사이오닉에이아이, 한국어·일본어 검색 임베딩 모델 'comsat-embed' 공개…MTEB 1위

Saionic AI has developed and released 'comsat-embed', a search embedding model available in Korean and Japanese versions, which topped MTEB search evaluation benchmarks. The model was trained to reflect real-world search complexity, including varied question lengths and one-to-many/many-to-one relationships between questions and documents, as part of the 'EUREKA' project aimed at achieving stable search performance across languages and domains.

Saionic AI开发并发布了搜索嵌入模型「comsat-embed」的韩语和日语版本，在MTEB搜索评测中取得最高平均分。该模型作为旨在实现跨语言、跨领域稳定检索性能的「EUREKA」项目的首个成果，训练时反映了真实搜索环境中问题长度多样以及一对多、多对一关系等复杂情况。

Saionic AIは検索埋め込みモデル「comsat-embed」の韓国語版と日本語版を開発・公開し、MTEB検索評価で最高平均スコアを記録した。このモデルは言語やドメイン、質問形式が変わっても安定した検索性能を実現することを目指す「EUREKA」プロジェクトの最初の成果であり、実際の検索環境における質問と文書の多様な形態や一対多・多対一の関係を学習に反映した。

Saionic AI a développé et publié 'comsat-embed', un modèle d'embedding de recherche disponible en coréen et en japonais, qui a obtenu les meilleurs scores moyens lors des évaluations de recherche MTEB. Ce modèle, premier résultat du projet 'EUREKA' visant une performance de recherche stable quels que soient la langue, le domaine ou le type de question, a été entraîné en tenant compte de la complexité réelle des recherches, notamment la diversité des longueurs de questions et les relations un-à-plusieurs et plusieurs-à-un.