Paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, Table Transformer Detection e Bielik-11B-v3.0-Instruct sono ora disponibili in Amazon SageMaker JumpStart
Oggi, AWS ha annunciato la disponibilità di paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, Microsoft Table Transformer Detection e Bielik-11B-v3.0-Instruct in Amazon SageMaker JumpStart.
Paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 di Sentence Transformers è un modello di somiglianza semantica leggero che mappa frasi e paragrafi in uno spazio vettoriale denso a 384 dimensioni in oltre 50 lingue. È particolarmente adatto per trovare contenuti semanticamente simili all'interno di una lingua o tra lingue diverse, rendendolo ideale per la ricerca semantica cross-lingue, il clustering di documenti multilingue e il punteggio di somiglianza delle frasi senza richiedere configurazioni specifiche per lingua.
Microsoft Table Transformer Detection è un modello di rilevamento oggetti basato su DETR, addestrato sul set di dati PubTables-1M e progettato specificamente per rilevare tabelle in documenti non strutturati come PDF e immagini scansionate. È ideale per le pipeline di digitalizzazione dei documenti e i flussi di lavoro di estrazione automatizzata dei dati che richiedono l'individuazione affidabile di contenuti tabulari su larga scala in articoli di ricerca, rendiconti finanziari e altri tipi di documenti.
Bielik-11B-v3.0-Instruct è un modello linguistico generativo da 11 miliardi di parametri sviluppato da SpeakLeash e ACK Cyfronet AGH, addestrato su corpora multilingue che spaziano su 32 lingue europee con una forte enfasi sul polacco. Eccelle nel dialogo in lingua polacca ed europea, nel ragionamento STEM e matematico, nelle attività di logica e uso di strumenti e nelle applicazioni aziendali che richiedono una profonda comprensione linguistica delle lingue europee.
SageMaker JumpStart consente ai clienti di distribuire uno qualsiasi di questi modelli con pochi clic per rispondere a specifici casi d'uso di IA. Per iniziare, è possibile accedere alla sezione Modelli di SageMaker Studio oppure utilizzare l’SDK Python di SageMaker per distribuire i modelli nel proprio account AWS. Per ulteriori informazioni sulla distribuzione e l'utilizzo dei modelli di fondazione in SageMaker JumpStart, consulta la documentazione di Amazon SageMaker JumpStart.