# \#cohere-embed **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/cohere-embed/2036.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [Cohere, 이미지와 텍스트의 교차 검색이 가능한 멀티모달 임베딩 모델 Embed 3 출시](https://discuss.pytorch.kr/t/cohere-embed-3/5389)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [10월 25, 2024, 12:14오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/cohere-embed-3/5389 "2024-10-25T12:14:13Z")
Multimodal Embed 3 모델 소개 Embed 3는 Cohere가 새롭게 발표한 멀티모달 AI 검색 모델로, 텍스트와 이미지 데이터를 통합하여 한층 향상된 검색 기능을 제공합니다. 기존에는 텍스트 기반 검색이 주를 이뤘으나, Embed 3는 텍스트와 이미지를 동일한 벡터 공간에 배치해 상호 연관된 데이터를 더 정확히 검색할 수 있습니다. 이 모델은 엔터프라이즈 AI 솔루션을 필요로 하는 기업들에게 고도화된 검색 및 데이터 활용을 가능하게 하며, 100개 이상의 언어를 지원해 글로벌 비즈니스 확장성에도 유리합니다. Embed 3는 CLIP 등 기존의 멀티모달 모델과 달리 텍스트와 이미지 데이터를 단일 벡터 공간에 배치하는 것이 특징입니다. 이는 텍스트와 이미지 간 검색 편향을 줄이고, 텍스트와 이미지 모두에서 유사성을 균형 있게 평가할 수 있게 합니다. 예를 들어, CLIP은 텍스트 중심으로 결과를 도출하는 반면, Embed 3는 의미 중심의 일관된 검색 결과를 제공합니다. Embed 3 모델의 주요 기능 다중 언어 지원: Embed 3는 100개 이상의 언어를 지원하며, 텍스트-이미지 검색을 위한 다국어 확장성을 갖추고 있습니다. 복잡한 벡터 공간 활용: 텍스트와 이미지를 통합 벡터 공간에서 처리하여, 데이터 검색 및 추천의 정확도를 높입니다. 상용화된 사례들: 그래프 및 차트, 전자상거래 제품 카탈로그, 디자인 파일 및 템플릿 등 다양한 비즈니스 데이터를 효과적으로 검색할 수 있습니다. 높은 정확도: BEIR, Flickr, CoCo, eCommerce 데이터셋을 기반으로 한 평가에서 높은 성능을 보이며, 노이즈가 많은 현실 데이터에서도 안정적인 성능을 유지합니다. 사용법 Embed 3는 Cohere 플랫폼과 Microsoft Azure AI Studio에서 사용할 수 있으며, Amazon SageMaker와 개인 전용 클라우드(VPC) 배포도 지원합니다. 사용자는 API 문서와 플랫폼 통합… --- ## [Cohere, Wikipedia 기반 300개 이상의 다국어 임베딩 데이터셋 wikipedia-2023-11-embed-multilingual-v3 공개](https://discuss.pytorch.kr/t/cohere-wikipedia-300-wikipedia-2023-11-embed-multilingual-v3/4596)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [6월 7, 2024, 4:04오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/cohere-wikipedia-300-wikipedia-2023-11-embed-multilingual-v3/4596 "2024-06-07T16:04:22Z")
Cohere, Wikipedia 기반 300개 이상의 다국어 임베딩 데이터셋 wikipedia-2023-11-embed-multilingual-v3 공개 소개 자연어 처리(NLP) 전문 기업 Cohere에서는 Wikipedia 데이터셋을 바탕으로 생성한 다양한 언어의 텍스트 처리를 위한 임베딩 데이터셋을 공개했습니다. 이 데이터셋은 Wikimedia에서 Hugging Face에 공개한 2023년 11월 1월 기준의 Wikipedia 데이터셋(wikimedia/wikipedia)를 기반으로 생성되었습니다. 이 데이터셋은 다양한 언어의 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환하여 효과적으로 처리할 수 있도록 하는 임베딩(embedding) 모델 개발에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대합니다. 이 데이터셋은 기존의 위키피디아 기반 데이터셋들과 비교했을 때 더 많은 언어를 포함하고 있으며, 최신 텍스트 자료를 반영하고 있습니다. 예를 들어, 2022년 버전의 데이터셋과 비교했을 때, 더 많은 언어와 최신 기사를 포함하여 더욱 풍부한 데이터를 제공합니다. 주요 특징 언어 다양성: 100개 이상의 언어를 포함하여 글로벌 언어 커버리지가 뛰어납니다. 포함된 전체 문서의 수는 247,154,006건으로, 각 언어별 문서의 수는 Hugging Face의 저장소 문서를 참고해주세요. (예. 영어: 41,488,110건 / 한국어: 1,513,291건 등) 최신성: 2023년 11월 01일까지의 최신 위키피디아 자료를 반영합니다. 이 데이터셋은 247,154,006건의 데이터를 포함하고 있으며, 전체 용량은 536GB입니다. 고품질 임베딩: Cohere의 고성능 다국어 임베딩 모델인 Cohere Embed V3 embedding model을 사용하여 생성된 데이터셋으로, 다양한 NLP 작업에서 우수한 성능을 보장합니다. 사용 방법 이 데이터셋은 Hugging Face의 API를 통해 쉽게 접근할 수 있습니다. 아래는 데이터셋을 로드하는 간단한 코드 예시입… --- ## [Cohere Toolkit, Cohere가 공개한 AI 애플리케이션 개발 및 배포 도구 (feat. RAG)](https://discuss.pytorch.kr/t/cohere-toolkit-cohere-ai-feat-rag/4232)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [4월 28, 2024, 11:36오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/cohere-toolkit-cohere-ai-feat-rag/4232 "2024-04-28T11:36:15Z")
:pytorch:PyTorchKR:kr: Cohere가 공개한 Cohere Toolkit은 개발자들이 기업 내부 환경에서 AI 애플리케이션을 개발 및 배포할 수 있도록 돕습니다. Cohere가 제공하는 자체 플랫폼 뿐만 아니라 AWS와 Azure 등에서도 배포할 수 있으며, 기업 내부의 데이터와 연동할 수 있는 도구들도 제공한다고 합니다. Cohere, RAG를 활용한 AI 애플리케이션 개발 도구 Cohere Toolkit 공개 소개 Microsoft Azure에 배포된 Cohere Toolkit 애플리케이션 Cohere Toolkit은 AWS, Azure 및 Cohere 플랫폼뿐만 아니라, Private 플랫폼에서도 Cohere의 Command, Embed, Rerank 모델을 통합한 AI 애플리케이션을 개발 및 배포할 수 있도록 지원합니다. 또한, 사용자의 데이터 소스에 연결하여 조직의 보안 표준을 충족시키는 환경에서 배포될 수 있습니다. 이 툴킷에는 독특한 애플리케이션을 구축하고 대규모로 배포할 수 있는 기본 구성 요소들이 포함되어 있습니다. Cohere Toolkit은 개발 시간을 대폭 단축시키고, 클라우드 AI 서비스에서 호스팅되는 모델을 사용하여 확장 가능한 애플리케이션을 쉽게 배포할 수 있다는 점에서 두드러집니다. 또한, 다양한 클라우드 제공업체에서 사용 가능하며, 사용자 맞춤형 확장성을 제공합니다. 주요 구성 요소 인터페이스 Cohere Toolkit의 인터페이스 구성 요소는 UI 컴포넌트와 백엔드 통합 코드로 구성됩니다. 이 구성 요소는 Cohere의 데모에서 볼 수 있는 지식 보조기반 인터페이스를 오픈소스화하는 것으로 시작합니다. 이 인터페이스는 다단계 대화를 지원하는 채팅 UI, 세밀한 인용, 문서 업로드 및 대화 기록 기능을 포함합니다. 모델 모델 모듈은 개발자가 Cohere이 개발한 Command R 및 R+ 모델과 상호 작용할 수 있게 해주며, 이 모델들은 어떤 플랫폼에서든 AI 모델을 사용할 … --- ## [Cohere의 Embed v3 모델 소개 웨비나 \[영어/무료\]](https://discuss.pytorch.kr/t/cohere-embed-v3/2829)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [11월 11, 2023, 7:53오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/cohere-embed-v3/2829 "2023-11-11T07:53:26Z")
읽을거리&정보공유 게시판에 Cohere에서 새롭게 공개한 임베딩 모델인 Embed v3에 대해서 소개했었는데요, Embed v3 모델에 대해서 소개하는 웨비나가 11/20에 진행된다고 하여 공유드립니다. 내용은 대체적으로 모델에 대한 소개와 사용법 등이 될 것 같고, 60분간 진행된다고 합니다. 이번 웨비나는 11월 20일, 11:00 a.m. ET/8:00 a.m. PT 라고 합니다. 한국 시간으로는 새벽 1시라 쉽지는 않을 것 같긴 하네요:sob: 아래 링크에서 등록하실 수 있으며, 등록 시 녹화본을 볼 수 있다고 합니다~ --- ## [Cohere의 새로운 임베딩 모델, Embed v3](https://discuss.pytorch.kr/t/cohere-embed-v3/2828)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [11월 11, 2023, 7:46오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/cohere-embed-v3/2828 "2023-11-11T07:46:50Z")
이 글은 GPT 모델로 자동 요약한 설명으로, 잘못된 내용이 있을 수 있으니 원문을 참고해주세요! :smile: 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다! :bowing\_man: 소개 Cohere에서는 최신 임베딩 모델인 Embed v3를 공개했습니다. Embed v3는 MTEB 및 BEIR 벤치마크에서 최고의 성능을 보입니다. 이 모델은 특히 잡음이 많은 데이터셋을 다룰 때 유용하며, 문서의 주제와 내용의 질을 평가하는 능력을 갖추고 있습니다. 또한, 벡터 데이터베이스 운영 비용을 크게 줄이는 압축 인식 학습 방법을 도입했습니다. Embed v3의 주요 기능 Embed v3는 실제 세계의 잡음이 많은 데이터와 상호 작용하는 검색 애플리케이션을 개선하고, 검색-증강 생성(RAG) 시스템의 검색 기능을 향상시킵니다. 이 모델은 기업 데이터와 연결하는 데 있어 현재 생성형 AI 모델의 한계를 극복하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 특정 고객과의 가격에 관한 논의 요약이 필요한 경우, Embed v3는 가장 관련성 높은 대화를 검색하여 생성형 모델에 필요한 정보를 제공합니다. Embed v3 모델 성능 Embed v3는 영어 및 다국어 버전으로 제공되며, 1024 또는 384 차원의 모델이 있습니다. 이 모델들은 MTEB 및 BEIR 벤치마크에서 최고의 성능을 달성했습니다. 모든 모델은 정규화된 임베딩을 반환하며, 닷 프로덕트(dot product), 코사인 유사도(cosine similarity), 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 유사도 측정 기준으로 사용할 수 있습니다. 새로운 필수 입력 파라미터: 입력 유형 새 모델에는 모든 API 호출에 설정해야 하는 새로운 필수 입력 파라미터인 input\_type이 추가되었습니다. 이는 search\_document, search\_query, classification, clustering 중 하나를 포함해야 합니다. 이 입력 유… --- ## [\[TLDR\] 오늘의 AI 뉴스, 2023-11-09: 구글과 앤트로피의 파트너십 🤝, 코히어의 임베디드 모델 🌐, AI가 차세대 암호화폐인가 ❓](https://discuss.pytorch.kr/t/tldr-ai-2023-11-09-ai/2827)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [11월 11, 2023, 7:10오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/tldr-ai-2023-11-09-ai/2827 "2023-11-11T07:10:37Z")
파이토치 한국 사용자 모임에서는 TLDR 뉴스레터의 승인을 받아 AI 소식을 DeepL로 번역하여 전합니다. :star\_struck: 더 많은 AI 소식 및 정보를 공유하고 함께 성장하고 싶으신가요? 지금 파이토치 한국어 커뮤니티에 방문해주세요! :robot: :rocket: 주요 뉴스 & 신규 출시 소식 / Headlines & Launches 구글, 앤트로픽과 AI 파트너십 확대 발표 / Google Announces Expansion Of AI Partnership With Anthropic (4 minute read) 구글은 AI 안전 스타트업인 앤트로픽과 파트너십을 확대하여 AI용 구글 클라우드 TPU v5e 칩을 활용하고, AI 보안 및 안전 표준을 강화하며, 대규모 데이터 처리 및 분석에 구글의 기술 인프라를 활용하고 있습니다. google anthropic Google has expanded its partnership with AI safety startup Anthropic, leveraging Google's Cloud TPU v5e chips for AI, enhancing AI security and safety standards, and utilizing Google's technological infrastructure for large-scale data handling and analysis. Cohere, 업계 최고의 Embed v3 모델 출시 / Cohere Launches Industry-Leading Embed Model (7 minute read) 최신 Cohere 모델은 실제 세계의 노이즈가 많은 데이터를 다루는 검색 애플리케이션과 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 위한 업그레이드입니다. 다국어 모델은 이제 100개 이상의 언어를 지원하며, 언어 내 검색(예: 프랑스어 문서에서 프랑스어 쿼리로 검색) 및 언어 간 검색(예: 핀란드어 문서에서 일본어 쿼리로 검색)에 사용할 수 있습니다. cohere r…