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Qwen2-VL-72B-Instruct

Publié par Qwen le 29 août 2024, Qwen2-VL-72B-Instruct est un LLM multimodal de 73 milliards de paramètres, ajusté pour suivre des instructions à partir de texte, d’images et de vidéos. Près de deux ans après sa sortie, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA et…

cl-nagoya/ruri-base

cl-nagoya/ruri-base est un modèle d’embedding japonais publié par cl-nagoya le 28 août 2024 sous licence ouverte Apache 2.0. Fondé sur BERT et cl-nagoya/ruri-pt-base, ce Sentence Transformer compte 111 millions de paramètres actifs et produit des représentations denses de 768 dimensions…

cl-nagoya/ruri-large

Publié par cl-nagoya le 28 août 2024 sous licence ouverte Apache 2.0, cl-nagoya/ruri-large est un modèle d’embedding japonais de 337 millions de paramètres, tous actifs. Fondé sur BERT et cl-nagoya/ruri-pt-large, il accepte des séquences allant jusqu’à 512 tokens.

HIT-TMG/KaLM-embedding-multilingual-mini-v1

Publié par HIT-TMG le 27 août 2024 sous licence ouverte MIT, KaLM-embedding-multilingual-mini-v1 est un modèle d’embedding multilingue de 494 millions de paramètres, adapté d’un modèle auto-régressif et entraîné à partir de Qwen2-0.5B. Il produit des vecteurs de 896 dimensions et accepte…

vidore/colpali-v1.2

Publié par vidore le 26 août 2024, vidore/colpali-v1.2 est un modèle d’embedding ouvert sous licence Apache 2.0. Cette extension de PaliGemma-3B compte 3 milliards de paramètres actifs et produit des représentations multi-vecteurs de type ColBERT, avec des vecteurs de 128 dimensions pour…

Phi-3.5-mini-instruct

Sorti le 23 août 2024, Phi-3.5-mini-instruct est un LLM léger de Microsoft comptant 4 milliards de paramètres. Près de deux ans plus tard, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA, dont les performances sont probablement dépassées par celles des modèles plus…

Phi-3.5-MoE-instruct

Sorti le 23 août 2024, Phi-3.5-MoE-instruct est un LLM open-weights de Microsoft sous licence MIT, avec usage commercial autorisé. Âgé d’environ deux ans, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA et ses performances sont désormais probablement dépassées.