

Vdr 2b Multi V1
紹介 :
vdr-2b-multi-v1は、Hugging Faceが提供する多言語対応の埋め込みモデルで、ビジュアルドキュメント検索用に設計されています。このモデルは、OCRやデータ抽出プロセスなしで、ドキュメントページのスクリーンショットを密集した単一ベクトル表現にエンコードし、多言語でビジュアルに豊富なドキュメントの検索と照会を可能にします。MrLight/dse-qwen2-2b-mrl-v1をベースに開発され、独自構築の多言語クエリ-画像ペアデータセットを用いてトレーニングされています。mcdse-2b-v1の後継モデルであり、性能が向上しています。イタリア語、スペイン語、英語、フランス語、ドイツ語に対応し、50万件の高品質サンプルを含むオープンソースの多言語合成トレーニングデータセットを使用しています。VRAM消費量が少なく、推論速度が速く、クロスリンガル検索において優れた性能を発揮します。
ターゲットユーザー :
多言語のビジュアルドキュメント検索が必要なユーザー、例えば研究者、企業アナリスト、コンテンツクリエイターなどに適しています。特に、多言語環境において、ドキュメント情報を迅速かつ正確に検索する必要がある場合に最適です。
使用シナリオ
研究者は、このモデルを使用して、異なる言語の学術文献における重要な図表や内容を迅速に検索できます。
企業アナリストは、クロスリンガル検索で業界レポートの視覚化データや分析結果を検索できます。
コンテンツクリエイターは、多言語ドキュメントから簡単にインスピレーションのための素材や参考文献を見つけることができます。
製品特徴
多言語(イタリア語、スペイン語、英語、フランス語、ドイツ語)ドキュメント検索に対応
VRAM消費量が少ない、推論速度が速い(ベースモデルと比較して3倍高速、VRAM消費量は減少)
クロスリンガル検索機能が強力で、異なる言語間のドキュメント検索が可能
Matryoshka表現学習を採用し、ベクトルサイズを3分の1に縮小しながら、98%の埋め込み品質を維持
SentenceTransformersとLlamaIndexとの直接統合を提供し、簡単に埋め込みを生成可能
使用チュートリアル
1. pipを使用してllama-index-embeddings-huggingfaceまたはsentence-transformersライブラリをインストールします。
2. HuggingFaceEmbeddingやSentenceTransformerなどの適切なモデルクラスをインポートします。
3. モデルインスタンスを作成し、モデル名やデバイスの種類などのパラメータを指定します。
4. モデルのget_image_embeddingまたはencodeメソッドを使用して、画像ファイルパスまたはクエリテキストを渡し、埋め込みベクトルを取得します。
5. 取得した埋め込みベクトルを使用して、ドキュメント検索などの操作を行います。
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