I modelli di embedding e reranking di Qwen3 per il recupero delle informazioni sono ora disponibili in Amazon SageMaker JumpStart
Oggi AWS ha annunciato la disponibilità di Qwen3-VL-Embedding-2B e Qwen3-Reranker-4B in Amazon SageMaker JumpStart, ampliando l'offerta di modelli di fondazione disponibili per i clienti AWS. Questi modelli di Qwen sono progettati per il recupero delle informazioni e la comprensione intermodale, e ti consentono di creare pipeline di ricerca complete sull'infrastruttura AWS. I due modelli vengono in genere utilizzati in tandem: il modello di embedding esegue un recall iniziale efficiente, mentre il reranker perfeziona i risultati in una fase successiva di reranking.
Questi modelli affrontano diverse fasi della pipeline di recupero con funzionalità specializzate:
Qwen3-VL-Embedding-2B accetta diversi input, tra cui testo, immagini, screenshot e video, oltre a input che contengono una combinazione di queste modalità, e genera vettori semanticamente ricchi che catturano informazioni sia visive che testuali in uno spazio condiviso. Offre prestazioni elevate in diversi task multimodali, come il recupero testo-immagine, la corrispondenza video-testo, la risposta visiva alle domande e il clustering di contenuti multimodali, con supporto per oltre 30 lingue.
Qwen3-Reranker-4B prende in input una coppia query-documento e restituisce un punteggio di pertinenza preciso per perfezionare i risultati del recupero. Supporta il recupero testuale, il recupero del codice, la classificazione del testo, il clustering del testo e il bitext mining in oltre 100 lingue, con istruzioni definite dall'utente per migliorare le prestazioni per task, lingue o scenari specifici.
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.