Alibaba యొక్క Qwen బృందం ఇటీవల Qwen3-Embedding మరియు Qwen3-Reranker సిరీస్\u200cలను ప్రారంభించింది. ఇది బహుభాషా టెక్స్ట్ ఎంబెడింగ్ మరియు సంబంధిత ర్యాంకింగ్ రంగంలో ఒక సంచలనాత్మక అభివృద్ధి. Qwen3 ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క బలమైన పునాదిపై నిర్మించబడిన ఈ నమూనాలు వాటి బహుముఖ ప్రజ్ఞ మరియు పనితీరుతో పరిశ్రమ ప్రమాణాలను పునర్నిర్వచించడానికి సిద్ధంగా ఉన్నాయి. 0.6B, 4B మరియు 8B పరామితి పరిమాణాలలో అందుబాటులో ఉండి, 119 భాషలకు మద్దతునిచ్చే Qwen3 సిరీస్ నేడు అందుబాటులో ఉన్న అత్యంత సమగ్రమైన మరియు సమర్థవంతమైన ఓపెన్-సోర్స్ పరిష్కారాలలో ఒకటిగా నిలుస్తుంది. Apache 2.0 లైసెన్స్ క్రింద, ఈ నమూనాలు Hugging Face, GitHub మరియు ModelScope వంటి వేదికలపై ఉచితంగా అందుబాటులో ఉన్నాయి, విస్తృతమైన స్వీకరణ మరియు ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహిస్తున్నాయి.
అనువర్తనాలు మరియు ప్రయోజనాలు
Qwen3 నమూనాలు సెమాంటిక్ వెలికితీత, వర్గీకరణ, Retrieval-Augmented Generation (RAG) వ్యవస్థలు, సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ మరియు కోడ్ శోధనతో సహా వివిధ అనువర్తనాలలో రాణించేలా రూపొందించబడ్డాయి. ఇవి Gemini Embedding మరియు OpenAI యొక్క ఎంబెడింగ్ APIల వంటి ఇప్పటికే ఉన్న పరిష్కారాలకు ఆకర్షణీయమైన ప్రత్యామ్నాయాన్ని అందిస్తాయి, డెవలపర్లు మరియు పరిశోధకులకు శక్తివంతమైన మరియు ఖర్చుతో కూడుకున్న సాధనాల సమితిని అందిస్తాయి. Qwen3 సిరీస్\u200cకు ఆధారమైన నిర్మాణం మరియు శిక్షణా పద్ధతుల గురించి మరింత లోతుగా తెలుసుకుందాం.
నిర్మాణం మరియు ముఖ్య లక్షణాలు
ఎంబెడింగ్ నమూనాలు
Qwen3-Embedding నమూనాలు టెక్స్ట్ డేటాలోని సంక్లిష్ట సంబంధాలను సంగ్రహించే సామర్థ్యానికి ప్రసిద్ధి చెందిన దట్టమైన ట్రాన్స్\u200cఫార్మర్-ఆధారిత నిర్మాణాన్ని స్వీకరిస్తాయి. కారణ సంబంధిత శ్రద్ధ యంత్రాంగాలను ఉపయోగించి, ఈ నమూనాలు [EOS] (సీక్వెన్స్ ముగింపు) టోకెన్\u200cకు అనుగుణంగా ఉండే దాచిన స్థితిని వెలికితీస్తాయి. సూచన-అవగాహన అనేది ఒక కీలకమైన లక్షణం, ఇక్కడ ఇన్\u200cపుట్ ప్రశ్నలు {instruction} {query}<|endoftext|>గా ఫార్మాట్ చేయబడతాయి. ఈ ఫార్మాట్ ఎంబెడింగ్ ఉత్పత్తి ప్రక్రియ నిర్దిష్ట పనులపై ఆధారపడేలా చేస్తుంది, వివిధ అనువర్తనాల్లో అనుకూలతను మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని అందిస్తుంది.
రీర్యాంకర్ నమూనాలు
రీర్యాంకర్ నమూనాలు బైనరీ వర్గీకరణ చట్రంలో శిక్షణ పొందుతాయి. టోకెన్ సంభావ్యత-ఆధారిత స్కోరింగ్ ఫంక్షన్\u200cను ఉపయోగించి, ఈ నమూనాలు సూచన-మార్గదర్శక పద్ధతిలో ఇచ్చిన ప్రశ్నకు ఒక పత్రం యొక్క సంబంధితత గురించి తీర్పులు చేస్తాయి. ఈ విధానం శోధన ఇంజిన్లు మరియు సమాచార తిరిగి పొందే వ్యవస్థలకు కీలకమైన సంబంధిత ర్యాంకింగ్ పనులలో మెరుగైన ఖచ్చితత్వాన్ని అనుమతిస్తుంది.
శిక్షణా పైప్\u200cలైన్: బహుళ-దశల విధానం
Qwen3 నమూనాల యొక్క బలమైన పనితీరు జాగ్రత్తగా రూపొందించిన బహుళ-దశల శిక్షణా పైప్\u200cలైన్\u200cకు ఆపాదించబడుతుంది. ఈ పైప్\u200cలైన్ పెద్ద-స్థాయి బలహీన పర్యవేక్షణ, పర్యవేక్షిత చక్కటి-ట్యూనింగ్ మరియు నమూనా విలీన పద్ధతులను కలిగి ఉంటుంది.
పెద్ద-స్థాయి బలహీన పర్యవేక్షణ
ప్రారంభ దశలో Qwen3-32Bని ఉపయోగించి 150 మిలియన్ల సింథటిక్ శిక్షణా జతలను ఉత్పత్తి చేయడం జరుగుతుంది. ఈ సింథటిక్ జతలు వివిధ భాషలలో వెలికితీత, వర్గీకరణ, సెమాంటిక్ టెక్స్చువల్ సారూప్యత (STS) మరియు బిటెక్స్ట్ మైనింగ్\u200cతో సహా విభిన్న శ్రేణి పనులను కవర్ చేస్తాయి. ఈ విస్తృతమైన బలహీన పర్యవేక్షణ భాషాపరమైన నైపుణ్యాలు మరియు టాస్క్ అవసరాల గురించి విస్తృతమైన అవగాహనతో నమూనాలను సన్నద్ధం చేస్తుంది.
పర్యవేక్షిత చక్కటి-ట్యూనింగ్
రెండవ దశలో 0.7 కంటే ఎక్కువ కొసైన్ సారూప్యత స్కోర్ల ఆధారంగా 12 మిలియన్ల అధిక-నాణ్యత డేటా జతలను ఎంచుకోవడం జరుగుతుంది. ఈ జాగ్రత్తగా ఎంచుకున్న జతలను నమూనాలను చక్కగా ట్యూన్ చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు, డౌన్\u200cస్ట్రీమ్ అనువర్తనాల్లో పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది. ఈ పర్యవేక్షిత చక్కటి ట్యూనింగ్ నిజ-ప్రపంచ దృశ్యాలలో సాధారణీకరించడానికి మరియు ఖచ్చితంగా పని చేయడానికి నమూనాల సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
నమూనా విలీనం
చివరి దశలో బహుళ చక్కగా ట్యూన్ చేయబడిన చెక్\u200cపాయింట్ల యొక్క గోళాకార సరళ ఇంటర్\u200cపోలేషన్ (SLERP) ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ నమూనా విలీన పద్ధతి బహుముఖ ప్రజ్ఞను మరియు సాధారణీకరణను నిర్ధారిస్తుంది, వివిధ పనులు మరియు డేటాసెట్లలో నమూనాలు విశ్వసనీయంగా పని చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ఈ బహుళ-దశల శిక్షణా పైప్\u200cలైన్ డేటా నాణ్యత, భాషా వైవిధ్యం మరియు టాస్క్ కష్టంపై ఖచ్చితమైన నియంత్రణను అందిస్తుంది. ఇది తక్కువ-వనరుల సెట్టింగ్\u200cలలో కూడా అధిక కవరేజీ మరియు సంబంధితతకు దారితీస్తుంది, శిక్షణా డేటా కొరతగా ఉన్న భాషలు మరియు డొమైన్\u200cలకు Qwen3 నమూనాలను ప్రత్యేకంగా విలువైనవిగా చేస్తుంది.
అనుభవపూర్వక పనితీరు: బెంచ్\u200cమార్కింగ్ ఎక్సలెన్స్
Qwen3-Embedding మరియు Qwen3-Reranker సిరీస్ అనేక బహుభాషా బెంచ్\u200cమార్క్\u200cలలో అసాధారణమైన పనితీరును ప్రదర్శించాయి, ఇది అత్యాధునిక పరిష్కారాలుగా వాటి స్థానాన్ని బలపరుస్తుంది.
MMTEB (Massively Multilingual Text Embedding Benchmark)
MMTEBలో, ఇది 250+ భాషలలో 216 పనులను కలిగి ఉంటుంది, Qwen3-Embedding-8B నమూనా 70.58 సగటు టాస్క్ స్కోర్\u200cను సాధించింది. ఈ స్కోర్ Gemini మరియు GTE-Qwen2 సిరీస్ పనితీరును అధిగమిస్తుంది, Qwen3 నమూనాల యొక్క అత్యుత్తమ బహుభాషా సామర్థ్యాలను హైలైట్ చేస్తుంది.
MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) - English v2
MTEB (English v2)లో, Qwen3-Embedding-8B 75.22 స్కోర్\u200cను చేరుకుంది, NV-Embed-v2 మరియు GritLM-7Bతో సహా ఇతర ఓపెన్ నమూనాలను అధిగమించింది. ఈ ఫలితాలు ఆంగ్ల భాషా పనులను నిర్వహించడంలో నమూనా యొక్క నైపుణ్యాన్ని మరియు ఇతర ప్రముఖ నమూనాలతో పోటీ పడే సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి.
MTEB-Code
కోడ్-సంబంధిత పనుల యొక్క ప్రత్యేక డొమైన్\u200cలో, Qwen3-Embedding-8B MTEB-Codeలో 80.68 స్కోర్\u200cతో ముందంజలో ఉంది. ఈ అసాధారణమైన పనితీరు కోడ్ వెలికితీత మరియు స్టాక్ ఓవర్\u200cఫ్లో ప్రశ్నలకు సమాధానం చెప్పడం వంటి అనువర్తనాలకు ఇది అనువుగా ఉంటుంది, ఇక్కడ ఖచ్చితత్వం మరియు సంబంధితత చాలా ముఖ్యమైనవి.
రీర్యాంకింగ్ పనితీరు
Qwen3-Reranker నమూనాలు కూడా అద్భుతమైన పనితీరును ప్రదర్శించాయి. Qwen3-Reranker-0.6B ఇప్పటికే Jina మరియు BGE రీర్యాంకింగ్\u200cలను అధిగమించింది. Qwen3-Reranker-8B MTEB-Codeలో 81.22 మరియు MMTEB-Rలో 72.94 సాధించింది, రీర్యాంకింగ్ పనులలో అత్యుత్తమ పనితీరు కోసం ఒక కొత్త ప్రమాణాన్ని నెలకొల్పింది.
తొలగింపు అధ్యయనాలు: శిక్షణా పైప్\u200cలైన్\u200cను ధృవీకరించడం
తొలగింపు అధ్యయనాలు శిక్షణా పైప్\u200cలైన్\u200cలోని ప్రతి దశ యొక్క ప్రాముఖ్యతను మరింత ధృవీకరిస్తాయి. సింథటిక్ ప్రీట్రైనింగ్ లేదా నమూన విలీనాన్ని తొలగించడం వలన MMTEBలో 6 పాయింట్ల వరకు గణనీయమైన పనితీరు పడిపోయింది. ఇది Qwen3 నమూనాల యొక్క మొత్తం పనితీరు మరియు బహుముఖ ప్రజ్ఞకు ఈ పద్ధతుల సహకారాన్ని నొక్కి చెబుతుంది.
చిక్కులు మరియు భవిష్యత్తు దిశలు
Alibaba యొక్క Qwen3-Embedding మరియు Qwen3-Reranker సిరీస్ బహుభాషా సెమాంటిక్ ప్రాతినిధ్యలో ఒక ముఖ్యమైన పురోగతిని సూచిస్తాయి. ఈ నమూనాలు వివిధ అనువర్తనాల కోసం ఒక బలమైన, ఓపెన్ మరియు స్కేలబుల్ పరిష్కారాన్ని అందిస్తాయి. అధిక-నాణ్యత సింథటిక్ డేటా, సూచన-ట్యూనింగ్ మరియు నమూనా విలీనం ద్వారా నడపబడుతున్న ఇవి యాజమాన్య APIలు మరియు ఓపెన్-సోర్స్ అందుబాటు మధ్య అంతరాన్ని పూరిస్తాయి.
Qwen3 శోధన, వెలికితీత మరియు RAG పైప్\u200cలైన్\u200cలలో సంస్థ అనువర్తనాల కోసం ఒక ఆకర్షణీయమైన ఎంపికను సూచిస్తుంది. ఈ నమూనాలను ఓపెన్-సోర్స్ చేయడం ద్వారా, Qwen బృందం విస్తృత సమాజానికి దృఢమైన పునాదిపై ఆవిష్కరించడానికి అధికారం ఇస్తుంది. ఈ సహకారం AIలో ఓపెన్-సోర్స్ కార్యక్రమాల యొక్క పెరుగుతున్న ధోరణిని హైలైట్ చేస్తుంది మరియు సహకారాన్ని ప్రోత్సహిస్తుంది మరియు అత్యాధునిక సాంకేతికతల అభివృద్ధిని వేగవంతం చేస్తుంది.
Qwen3 నిర్మాణం మరియు సాంకేతికతలోకి లోతైన డైవ్
Alibaba చే అభివృద్ధి చేయబడిన Qwen3 నమూనాలు, బహుభాషా సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP)లో ఒక చెప్పుకోదగిన విజయం. ఈ నమూనాలు టెక్స్ట్ ఎంబెడింగ్ మరియు సంబంధిత ర్యాంకింగ్\u200cలో సాధ్యమయ్యే వాటి సరిహద్దులను నెట్టివేస్తాయి. వాటి ప్రాముఖ్యతను అర్థం చేసుకోవడానికి, వాటిని వేరు చేసే నిర్మాణ మరియు సాంకేతిక ఆవిష్కరణలను అన్వేషించడం చాలా అవసరం.
ట్రాన్స్\u200cఫార్మర్ నిర్మాణం
Qwen3 నమూనాల యొక్క ప్రధాన భాగంలో ట్రాన్స్\u200cఫార్మర్ నిర్మాణం ఉంది, NLP రంగంలో విప్లవాత్మక మార్పులు చేసిన ఒక న్యూరల్ నెట్\u200cవర్క్ డిజైన్. ట్రాన్స్\u200cఫార్మర్లు టెక్స్ట్\u200cలోని సుదూర ఆధారిత సంబంధాలను సంగ్రహించడంలో రాణిస్తారు, నమూనాలు సంక్లిష్ట సందర్భోచిత సంబంధాలను అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తాయి. పునరావృత న్యూరల్ నెట్\u200cవర్క్\u200cల (RNNలు) వలె కాకుండా, ట్రాన్స్\u200cఫార్మర్లు సమాంతరంగా మొత్తం సీక్వెన్స్\u200cలను ప్రాసెస్ చేస్తాయి, వాటిని అత్యంత సమర్థవంతంగా మరియు స్కేలబుల్\u200cగా చేస్తాయి.
కారణ సంబంధిత శ్రద్ధ యంత్రాంగం
Qwen3-Embedding నమూనాలు కారణ సంబంధిత శ్రద్ధ యంత్రాంగాన్ని ఉపయోగిస్తాయి. ఇది ఎంబెడింగ్\u200cలను రూపొందించేటప్పుడు నమూనా సీక్వెన్స్\u200cలోని మునుపటి టోకెన్\u200cలను మాత్రమే అంచనా వేస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది. ఇది భాషా నమూనా పనులకు చాలా ముఖ్యం, ఇక్కడ నమూనా ముందున్న సందర్భం ఆధారంగా తదుపరి పదాన్ని అంచనా వేయాలి.
సూచన-అవగాహన
సూచన-అవగాహన Qwen3 నమూనాల్లో ఒక ముఖ్యమైన ఆవిష్కరణ. ఇన్\u200cపుట్ ప్రశ్నలు నిర్దిష్ట సూచనలతో ఫార్మాట్ చేయబడతాయి, నమూనాలు కావలసిన టాస్క్\u200cపై ఎంబెడింగ్\u200cలను కండిషన్ చేయడానికి అనుమతిస్తాయి. ఈ సౌలభ్యం విస్తృతమైన పునర్ శిక్షణ లేకుండా వేర్వేరు అనువర్తనాలకు అనుగుణంగా నమూనాలను అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణకు, నమూనా వెలికితీత, వర్గీకరణ లేదా సెంటిమెంట్ విశ్లేషణపై దృష్టి పెట్టాలా వద్దా అని సూచన పేర్కొనవచ్చు.
టోకెన్ సంభావ్యత-ఆధారిత స్కోరింగ్
Qwen3-Reranker నమూనాలు ప్రశ్నకు ఒక పత్రం యొక్క సంబంధితతను నిర్ణయించడానికి టోకెన్ సంభావ్యత-ఆధారిత స్కోరింగ్ ఫంక్షన్\u200cను ఉపయోగిస్తాయి. ఈ ఫంక్షన్ ప్రశ్న ఇచ్చినప్పుడు పత్రాన్ని ఉత్పత్తి చేసే సంభావ్యతను లెక్కిస్తుంది, సెమాంటిక్ సారూప్యత యొక్క కొలతను అందిస్తుంది. ఈ సంభావ్యతను పెంచడం ద్వారా, నమూనా పత్రాలను వాటి సంబంధితత ప్రకారం ఖచ్చితంగా ర్యాంక్ చేయగలదు.
శిక్షణా డేటా ముఖ్యమైనది
Qwen3 నమూనాలు డేటా నాణ్యత, వైవిధ్యం మరియు సంబంధితతను నొక్కి చెప్పే బహుళ-దశల పైప్\u200cలైన్\u200cను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందుతాయి.
సింథటిక్ డేటా ఉత్పత్తి
Alibaba అనేక పనులు మరియు భాషలను కవర్ చేసే సింథటిక్ శిక్షణా డేటాను ఉత్పత్తి చేయడానికి Qwen3-32B నమూనాను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ విధానం నియంత్రిత ఉత్పత్తిని అనుమతిస్తుంది పెద్ద, అధిక-నాణ్యత డేటాసెట్లను మాన్యువల్ ఉల్లేఖన ద్వారా పొందడం కష్టం లేదా ఖరీదైనది.
అధిక-నాణ్యత డేటా ఎంపిక
సింథటిక్ డేటాను ఉత్పత్తి చేసిన తర్వాత, బృందం చక్కటి ట్యూనింగ్ కోసం అత్యధిక-నాణ్యత గల జతలను మాత్రమే ఎంచుకోవడానికి కొసైన్ సారూప్యతను వర్తింపజేస్తుంది. ఇది డౌన్