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voyageai/voyage-multilingual-2

Publié par Voyage AI le 10 juin 2024, voyageai/voyage-multilingual-2 est un modèle d’embedding multilingue à représentation dense. Il convertit les textes en vecteurs de 1 024 dimensions, destinés à mesurer leur proximité sémantique plutôt qu’à générer du contenu.

nomic-ai/nomic-embed-vision-v1.5

Publié par Nomic AI le 8 juin 2024, nomic-ai/nomic-embed-vision-v1.5 est un modèle d’embeddings visuels de 93 millions de paramètres, tous actifs. Il produit des représentations denses de 768 dimensions dans le même espace vectoriel que nomic-embed-text-v1.5.

Qwen2-72B

Qwen2-72B est un LLM chinois de 73 milliards de paramètres, publié par Qwen le 7 juin 2024. Près de deux ans plus tard, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA, où les progrès rapides rendent les modèles fréquemment dépassés ou retirés des catalogues.

BAAI/bge-visualized-base

Publié par BAAI le 6 juin 2024, BAAI/bge-visualized-base est un modèle d’embedding dense de 196 millions de paramètres, tous actifs. Il produit des vecteurs de 768 dimensions destinés à représenter des contenus sous une forme numérique comparable.

BAAI/bge-visualized-m3

Publié par BAAI le 6 juin 2024, BAAI/bge-visualized-m3 est un modèle d’embedding dense de 873 millions de paramètres, tous actifs. Il produit des vecteurs de 1 024 dimensions et se distingue par son évaluation sur des contenus visuels ainsi que sur des associations entre images et textes.

jinaai/jina-clip-v1

Publié par Jina AI le 30 mai 2024, jinaai/jina-clip-v1 est un modèle d'embedding multimodal anglophone de 223 millions de paramètres. Il produit des vecteurs denses de 768 dimensions pour placer textes et images dans un espace commun. Sa licence ouverte Apache 2.0 autorise notamment…

voyageai/voyage-finance-2

Publié par Voyage AI le 30 mai 2024, voyageai/voyage-finance-2 est un modèle d’embedding dense qui transforme les textes en vecteurs de 1 024 dimensions. Il sert à mesurer la similarité sémantique entre contenus, sans générer de texte.