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phi-3-medium 14B

Publié par Microsoft le 23 avril 2024, phi-3-medium 14B est un LLM désormais ancien à l’échelle de l’IA. Près de deux ans après sa sortie, il appartient à une génération probablement dépassée et souvent retirée des catalogues des éditeurs.

Mihaiii/gte-micro-v4

Mihaiii/gte-micro-v4 est un modèle d’embedding dense de 19 millions de paramètres, publié par Mihaiii le 22 avril 2024 sous licence ouverte MIT. Distillé de gte-tiny, il produit des vecteurs de 384 dimensions et traite exclusivement des textes anglais, avec une troncature à 512 tokens.

Mihaiii/gte-micro

Publié par Mihaiii le 21 avril 2024 sous licence MIT, Mihaiii/gte-micro est un modèle d’embedding dense de 17 millions de paramètres, tous actifs. Distillé à partir de gte-small pour l’autocomplétion sémantique, il transforme exclusivement des textes anglais en vecteurs de 384 dimensions…

Alibaba-NLP/gte-Qwen1.5-7B-instruct

Publié par Alibaba le 20 avril 2024, Alibaba-NLP/gte-Qwen1.5-7B-instruct est un modèle d’embedding dense de 7 milliards de paramètres, tous actifs. Il transforme les textes en vecteurs de 4 096 dimensions afin d’en représenter la proximité sémantique.

Llama 3-8B

Publié par Meta le 18 avril 2024, Llama 3-8B est un LLM désormais ancien à l’échelle de l’IA. Près de deux ans après sa sortie, il appartient à une génération largement dépassée par les modèles plus récents et souvent retirée des catalogues des éditeurs.

Meta: Llama 3 8B Instruct

Publié par Meta le 18 avril 2024, Llama 3 8B Instruct est un LLM ancien à l’échelle de l’IA. Près de deux ans après sa sortie, il appartient à une génération probablement dépassée et susceptible de ne plus figurer au catalogue courant de son éditeur.

Llama 3-70B

Publié par Meta le 18 avril 2024, Llama 3-70B est un LLM américain de 70 milliards de paramètres. Près de deux ans après sa sortie, il appartient déjà à une génération très ancienne à l’échelle de l’IA. Ses performances sont probablement dépassées et les modèles de cet âge sont souvent…