nomic-embed-text是一个用于生成高质量文本嵌入(embeddings)的工具或模型 将文本转换为固定长度的向量表示,这些向量可以用于语义搜索、文本分类、聚类等任务 使用本地 ollama 部署的 nomic-embed-text import { OllamaEmbeddings }from"@langchain/ollama";constembeddings =newOllamaEmbeddings({ model:"nomic-embed-...
nomic-embed-text原理 Word2Vec原理。 Word2Vec是一种用于将文本中的单词转换为向量表示的技术,主要有两种模型架构:跳字模型(Skip-gram)和连续词袋模型(CBOW)。 跳字模型(Skip-gram)。 目标:根据当前单词预测其上下文单词。 举例:对于句子“The dog runs in the park”,如果当前单词是“runs”,那么模型的任务...
确认"nomic-embed-text"的具体含义和上下文: "nomic-embed-text" 是一个文本嵌入模型,它能够将文本数据转换为向量形式,这些向量能够捕捉到文本中的语义信息。 检查"nomic-embed-text"是否支持generate操作: 根据提供的信息,nomic-embed-text 主要用于文本嵌入,而不是文本生成。因此,它不直接支持 generate 操作。这...
nomic-embed-textis a large context length text encoder that surpasses OpenAItext-embedding-ada-002andtext-embedding-3-smallperformance on short and long context tasks. Usage This model is an embedding model, meaning it can only be used to generate embeddings. ...
全球首个开源MoE嵌入模型发布 | Nomic Embed Text V2 是首个将混合专家(Mixture of Experts,MoE)架构引入文本嵌入领域的开源模型,通过动态激活部分参数实现效率与性能的平衡。该模型在多语言检索任务中表现优异,同时通过稀疏计算降低了资源消耗。 核心特性:
杰瑞·刘(Jerry Liu),在Twitter上以@jerryjliu0的身份被人熟知,他分享了关于Nomic Embed Text V2发布的更新信息。这是一种采用混合专家(MoE)方法的尖端嵌入模型,以其通用性和在其领域内的最先进性能而著称。对于对机器学习和自然语言处理的最新进展感兴趣的人来说,这些内容可能提供了关于新MoE嵌入模型能力和潜在应...
杰克·李(Twitter上的@Hacubu)分享了@nomic_ai发布的关于Nomic Embed Text V2的公告。这个新模型是第一个通用的专家混合(MoE)嵌入模型,声称具有最先进的性能。对于那些对机器学习和自然语言处理的最新进展感兴趣的人来说,这条推文表明了嵌入模型领域的一个潜在重大发展,这对于各种人工智能应用包括语言理解和翻译至关...
首个通用混合专家嵌入模型Nomic Embed Text V2正式发布,性能碾压同量级模型▫️ 基于MoE架构,登顶多语言MIRACL基准测试榜首 ▫️ 支持超100种语言,跨语种处理无压力 ▫️ 真正开源:数据集/模型/代码全公开 ▫️ Apache 2.0协议商用无忧开发者现在可免费获取这个集高性能与开放生态于一身的AI利器!
⭐ Nomic AI 发布了 nomicembed-text-v1,是首个完全开源的长文本嵌入模型,在短文本和长文本评估中表现优异。 ⭐ 该模型具有8192的序列长度,超越了之前512和2048长度的模型,展现了其在处理广泛文本上的能力。 ⭐ nomicembed-text-v1的开发过程强调了审计性和可复制性,为 AI 社区树立了新的透明和开放标准。
nomic-embed-text-v1.5.Q8_0.gguf claims to reach 8192 context length, but AutoGGUFEmbeddings loaded with this model still have only 512 context length even model was setNCtx(8191) and model attribute nCtx has 8191 as value. any advice on how to config model to be able to increase ...