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Omartificial-Intelligence-Space/Arabert-all-nli-triplet-Matryoshka

Publié par Omartificial-Intelligence-Space sous licence ouverte Apache 2.0, Arabert-all-nli-triplet-Matryoshka est un modèle d’embedding de 135 millions de paramètres, spécialisé dans la représentation de textes arabes. Affiné à partir de BERT-base AraBERT v0.2, il accepte des séquences…

Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-labse-Matryoshka

Publié le 16 juin 2024 par Omartificial-Intelligence-Space, Arabic-labse-Matryoshka est un modèle d’embedding multilingue de 471 millions de paramètres, affiné à partir de LaBSE sur des triplets en arabe. Il traite jusqu’à 256 jetons et produit des vecteurs denses de 768 dimensions.

Alibaba-NLP/gte-Qwen2-7B-instruct

Publié par Alibaba le 15 juin 2024, Alibaba-NLP/gte-Qwen2-7B-instruct est un modèle d’embedding dense de la famille GTE, entraîné à partir de Qwen2-7B. Ses 7 milliards de paramètres produisent des vecteurs de 3 584 dimensions. Son corpus d’entraînement multilingue couvre plusieurs…

Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-mpnet-base-all-nli-triplet

Publié le 15 juin 2024 par Omartificial-Intelligence-Space, Arabic-mpnet-base-all-nli-triplet est un modèle d’embedding de 109 millions de paramètres fondé sur MPNet et affiné sur des triplets en arabe. Il produit un vecteur dense de 768 dimensions à partir de séquences atteignant 512…

Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-all-nli-triplet-Matryoshka

Publié par Omartificial-Intelligence-Space sous licence ouverte Apache 2.0, Arabic-all-nli-triplet-Matryoshka est un modèle d’embedding multilingue de 278 millions de paramètres fondé sur XLM-RoBERTa. Il convertit des séquences allant jusqu’à 128 tokens en vecteurs denses de 768…

Salesforce/SFR-Embedding-2_R

Salesforce/SFR-Embedding-2_R est un modèle dense de Salesforce Research, publié le 14 juin 2024. Ses 7 milliards de paramètres, tous actifs, produisent des vecteurs de 4 096 dimensions. Distribué sous licence ouverte CC-BY-NC 4.0, il reste réservé aux usages non commerciaux.

deepvk/USER-base

Publié par deepvk le 10 juin 2024 sous licence ouverte Apache 2.0, deepvk/USER-base est un modèle d’embedding de 427 millions de paramètres, tous actifs. Initialisé à partir de deepvk/deberta-v1-base, il est exclusivement conçu pour le russe et produit des représentations denses de 768…