从9日起，开发人员将能够通过Gemini API访问谷歌的新一代文本嵌入模型。这个新模型名为text-embedding-004（在Vertex AI中称为text-embedding-preview-0409），在MTEB基准测试中取得了更强的检索性能，并优于现有可比模型。▲在 MTEB 基准测试中，使用256维输出的”Text-embedding-004″（又名Gecko）优于所有较大的7...
从9日起,开发人员将能够通过Gemini API访问谷歌的新一代文本嵌入模型。这个新模型名为text-embedding-004(在Vertex AI中称为text-embedding-preview-0409),在MTEB基准测试中取得了更强的检索性能,并优于现有可比模型。 ▲在 MTEB 基准测试中,使用256维输出的”Text-embedding-004″(又名Gecko)优于所有较大的768维...
从9日起,开发人员将能够通过Gemini API访问谷歌的新一代文本嵌入模型。这个新模型名为text-embedding-004(在Vertex AI中称为text-embedding-preview-0409),在MTEB基准测试中取得了更强的检索性能,并优于现有可比模型。 ▲在 MTEB 基准测试中,使用256维输出的”Text-embedding-004″(又名Gecko)优于所有较大的768维...
例如SRF-Embedding-Mistral和GritLM7B已经支持32k的长上下文，这意味着嵌入本身处理长上下文的能力也得到了...
对Nomic Embed的对比训练使用了约235M个文本对的对比数据集,并在 Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) 上表现优异。Nomic Embed还在 LoCo Benchmark 和 Jina Long Context Benchmark 上取得了竞争力。Nomic Embed提供了模型权重和完整训练数据,以实现完整的模型可审查性,并通过Nomic Embedding API和Atlas ...
▲在 MTEB 基准测试中,使用256维输出的”Text-embedding-004″(又名Gecko)优于所有较大的768维输出模型(来源:谷歌) 谷歌实验室称这些是Gemini API 和Google AI Studio未来几周内的第一批改进,未来还将持续优化更多。 结语:开源闭源两手抓,谷歌加快落地大模型 ...
Starting today, developers will be able to access our next generationtext embedding modelvia the Gemini API. The new model,text-embedding-004, (text-embedding-preview-0409 inVertex AI), achieves a stronger retrieval performance andoutperformsexisting models with comparable dimensions, on theMTEB benc...
从9日起,开发人员将能够通过Gemini API访问谷歌的新一代文本嵌入模型。这个新模型名为text-embedding-004(在Vertex AI中称为text-embedding-preview-0409),在MTEB基准测试中取得了更强的检索性能,并优于现有可比模型。 谷歌实验室称这些是Gemini API 和Google AI Studio未来几周内的第一批改进,未来还将持续优化更多...
从9日起,开发人员将能够通过Gemini API访问谷歌的新一代文本嵌入模型。这个新模型名为text-embedding-004(在Vertex AI中称为text-embedding-preview-0409),在MTEB基准测试中取得了更强的检索性能,并优于现有可比模型。 ▲在 MTEB 基准测试中,使用256维输出的”Text-embedding-004″(又名Gecko)优于所有较大的768维...
▲在 MTEB 基准测试中,使用256维输出的”Text-embedding-004″(又名Gecko)优于所有较大的768维输出模型(来源:谷歌) 谷歌实验室称这些是Gemini API 和Google AI Studio未来几周内的第一批改进,未来还将持续优化更多。 结语:开源闭源两手抓,谷歌加快落地大模型 ...