Os modelos de incorporação e reclassificação do Qwen3 para recuperação agora estão disponíveis no Amazon SageMaker JumpStart
Hoje, a AWS anunciou a disponibilidade do Qwen3-VL-Embedding-2B e do Qwen3-Reranker-4B no Amazon SageMaker JumpStart, o que amplia o portfólio de modelos de base disponíveis para os clientes da AWS. Esses modelos da Qwen são projetados para recuperação de informações e compreensão intermodal, permitindo que os clientes criem canais de pesquisa abrangentes na infraestrutura da AWS. Os dois modelos são normalmente usados em conjunto: o modelo de incorporação realiza uma recuperação inicial eficiente, enquanto o reclassificador refina os resultados em um estágio subsequente de reclassificação.
Esses modelos abordam diferentes estágios do pipeline de recuperação com recursos especializados:
O Qwen3-VL-Embedding-2B aceita diversas entradas, incluindo texto, imagens, capturas de tela e vídeos, bem como entradas contendo uma mistura dessas modalidades, e gera vetores semanticamente ricos que capturam informações visuais e textuais em um espaço compartilhado. Ele oferece desempenho em diversas tarefas multimodais, como recuperação de texto e imagem, correspondência de vídeo e texto, resposta visual a perguntas e agrupamento de conteúdo multimodal, com suporte para mais de 30 idiomas.
O Qwen3-Reranker-4B usa um par de consultas e documentos como entrada e gera uma pontuação de relevância precisa para refinar os resultados da recuperação. Ele suporta recuperação de texto, recuperação de código, classificação de texto, agrupamento de texto e mineração de bitexto em mais de 100 idiomas, com instruções definidas pelo usuário para aprimorar o desempenho de tarefas, idiomas ou cenários específicos.
Com o SageMaker JumpStart, os clientes podem implantar qualquer um desse modelos com apenas alguns cliques para abordar casos de uso de IA específicos. Para começar a usar esses modelos, navegue até a seção Modelos do SageMaker Studio ou use o SageMaker Python SDK para implantar os modelos em sua conta da AWS. Para obter mais informações sobre a implantação e o uso de modelos de base no SageMaker JumpStart, consulte a documentação do Amazon SageMaker JumpStart.