摩根大通推出多模态文档理解模型DocLLM
研究团队进行了一些测试以验证该方法的有效性。该模型在激烈竞争的文本嵌入基准测试中展现了出色的结果,而无需使用任何标记数据。当使用合成数据和标记数据的组合进行改进时,该模型在 BEIR 和 MTEB 基准测试上取得了新的记录,成为了文本嵌入领域的最先进方法。
1️⃣ GitHub Copilot 🚁
4️⃣ React Agent 🕵️♂️
通过24/7支持、处理常见查询并将复杂问题引导给人工代理来增强客户服务。
摩根大通推出多模态文档理解模型DocLLM
研究团队进行了一些测试以验证该方法的有效性。该模型在激烈竞争的文本嵌入基准测试中展现了出色的结果,而无需使用任何标记数据。当使用合成数据和标记数据的组合进行改进时,该模型在 BEIR 和 MTEB 基准测试上取得了新的记录,成为了文本嵌入领域的最先进方法。
1️⃣ GitHub Copilot 🚁
4️⃣ React Agent 🕵️♂️
通过24/7支持、处理常见查询并将复杂问题引导给人工代理来增强客户服务。