تتوفر الآن نماذج تضمين Qwen3 وإعادة ترتيبها للاسترجاع في Amazon SageMaker JumpStart
أعلنت AWS اليوم عن توفر Qwen3-VL-Embedding-2B وQwen3-Reranker-4B في Amazon SageMaker JumpStart، وهو الأمر الذي من شأنه توسيع مجموعة نماذج التأسيس المتاحة لعملاء AWS. تم تصميم هذه النماذج من Qwen لاسترجاع المعلومات والفهم متعدد الوسائط، مما يمكّن العملاء من إنشاء خطوط بحث شاملة على البنية التحتية لـ AWS. عادةً ما يتم استخدام النموذجين جنبًا إلى جنب: يقوم نموذج التضمين بإجراء استدعاء أولي فعال، بينما يقوم مُعيد الترتيب بتحسين النتائج في مرحلة إعادة الترتيب اللاحقة.
تتناول هذه النماذج مراحل مختلفة من مسار الاسترجاع بقدرات متخصصة:
يقبل Qwen3-VL-Embedding-2B مدخلات متنوعة بما في ذلك النصوص والصور ولقطات الشاشة ومقاطع الفيديو، بالإضافة إلى المدخلات التي تحتوي على مزيج من هذه الطرائق، ويولد تشابهات دلالية غنية لغويًا تلتقط المعلومات المرئية والنصية في مساحة مشتركة. يقدم أداءً عبر المهام المتنوعة متعددة الوسائط مثل استرداد نص الصورة، ومطابقة نص الفيديو، والإجابة المرئية على الأسئلة، وتجميع المحتوى متعدد الوسائط، مع دعم لأكثر من 30 لغة.
يأخذ Qwen3-Reranker-4B زوجًا من الاستعلام والمستندات كمدخلات ويخرج درجة ملاءمة دقيقة لتحسين نتائج الاسترجاع. وهو يدعم استرداد النص واسترجاع التعليمات البرمجية وتصنيف النص وتجميع النصوص وتعدين النص الثنائي عبر أكثر من 100 لغة، مع تعليمات محددة من قبل المستخدم لتحسين الأداء لمهام أو لغات أو سيناريوهات محددة.
من خلال SageMaker JumpStart، يمكن للعملاء نشر أي من هذه النماذج ببضع نقرات فقط لمعالجة حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المحددة لديهم. لبدء استخدام هذه النماذج، انتقل إلى قسم "النماذج" في SageMaker Studio أو استخدم SageMaker Python SDK لنشر النماذج في حساب AWS الخاص بك. لمزيد من المعلومات حول نشر نماذج التأسيس واستخدامها في SageMaker JumpStart، راجع وثائق Amazon SageMaker JumpStart.