大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~

阿里巴巴Qwen团队发布了全新的Qwen3 Embedding系列模型，这是一套基于Qwen3基础模型构建的专用文本向量与重排（Reranking）模型。该系列模型凭借Qwen3强大的多语言理解能力，在多项文本向量与重排任务的Benchmark上达到了SOTA水平，其中8B尺寸的向量模型在MTEB多语言排行榜上排名第一。Qwen3 Reranker模型在多个评测基准上同样大幅超越了现有的主流开源竞品。

大语言模型是通过收集少量专门数据对模型的部分权重进行更新后得到一个比通用模型更加专业的模型。但是，当前大家讨论较多的都是语言模型的微调，对于嵌入模型（或者向量大模型）的微调讨论较少。Modal团队的工作人员发布了一个博客，详细介绍了向量大模型的微调工作，本文将其翻译之后提供给大家（原文：https://modal.com/blog/fine-tuning-embeddings ）。

决定向量检索准确性的核心是向量大模型的能力，即文本转成embedding向量是否准确。今天，OpenAI宣布了他们第三代向量大模型text-embedding，模型能力增强的同时价格下降！