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Mistral NeMo Instruct

Sorti le 18 juillet 2024, Mistral NeMo Instruct est un LLM de 12 milliards de paramètres développé conjointement par Mistral AI et NVIDIA. Près de deux ans plus tard, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA, probablement dépassée par les modèles plus récents et…

GPT-4o mini

GPT-4o mini est un LLM propriétaire lancé par OpenAI le 18 juillet 2024. Près de deux ans après sa sortie, il est déjà très ancien à l’échelle de l’IA et largement distancé par les modèles plus récents.

Mistral NeMo

Publié par Mistral AI le 18 juillet 2024, Mistral NeMo appartient déjà à une génération ancienne de LLM. Près de deux ans représentent une durée très longue dans l’IA, où les modèles sont rapidement dépassés et fréquemment retirés des catalogues.

Lajavaness/bilingual-embedding-small

Lajavaness/bilingual-embedding-small est un modèle d’embedding bilingue français-anglais publié par Lajavaness le 17 juillet 2024. Ses 118 millions de paramètres produisent des vecteurs denses de 384 dimensions. Distribué sous licence ouverte Apache 2.0, il peut être auto-hébergé et…

opensearch-project/opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill

Publié par opensearch-project le 17 juillet 2024, opensearch-project/opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill est un modèle d’embedding de 66 millions de paramètres, tous actifs. Il produit une représentation lexicale creuse de 30 522 dimensions. Sa licence ouverte Apache 2.0…

royokong/e5-v

Publié par royokong le 17 juillet 2024, e5-v est un modèle d’embedding multimodal de 8 milliards de paramètres, tous actifs. Affiné à partir de lmms-lab/llama3-llava-next-8b, il encode le texte et les images sous forme de vecteurs denses uniques de 4 096 dimensions.

NovaSearch/stella_en_1.5B_v5

NovaSearch/stella_en_1.5B_v5 est un modèle d’embedding dense à vecteur unique publié par NovaSearch le 12 juillet 2024 sous licence ouverte MIT. Ses 2 milliards de paramètres sont actifs, et sa dimension de sortie recensée atteint 8 960.