MetaVoice v1
MetaVoice v1 est un modèle de synthèse vocale publié par MetaVoice le 6 février 2024. Il transforme du texte en parole et peut ainsi alimenter des productions audio ou des interfaces vocales.
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Qwen1.5-72B
Qwen1.5-72B est un LLM de 72 milliards de paramètres publié par Qwen le 4 février 2024. Originaire de Chine, il appartient désormais à une génération ancienne, près de deux ans représentant une période très longue à l’échelle de l’IA. Ses performances sont probablement dépassées et le…
avsolatorio/GIST-all-MiniLM-L6-v2
Publié par avsolatorio le 3 février 2024 sous licence ouverte MIT, GIST-all-MiniLM-L6-v2 est un modèle d’embedding dense de 23 millions de paramètres. Il produit des vecteurs compacts de 384 dimensions à partir de textes ou de requêtes documentaires.
avsolatorio/GIST-small-Embedding-v0
Publié par avsolatorio le 3 février 2024 sous licence ouverte MIT, GIST-small-Embedding-v0 est un modèle dense de 33 millions de paramètres. Il produit des vecteurs de 384 dimensions, un format compact qui limite la taille des index et facilite le déploiement avec Sentence Transformers.
avsolatorio/GIST-Embedding-v0
Publié par avsolatorio le 31 janvier 2024 sous licence ouverte MIT, GIST-Embedding-v0 est un modèle dense de 109 millions de paramètres, affiné à partir de BAAI/bge-base-en-v1.5. Il représente chaque texte par un vecteur de 768 dimensions.
nomic-ai/nomic-embed-text-v1
Publié par Nomic AI le 31 janvier 2024, nomic-ai/nomic-embed-text-v1 est un modèle d’embedding dense de 137 millions de paramètres, sous licence ouverte Apache 2.0. Il produit des vecteurs de 768 dimensions et traite des séquences allant jusqu’à 8 192 tokens grâce à une architecture BERT…
BAAI/bge-m3-unsupervised
Publié par BAAI le 30 janvier 2024, BAAI/bge-m3-unsupervised est un modèle d’embedding dense de 568 millions de paramètres, distribué sous licence ouverte MIT. Il produit des vecteurs de 1024 dimensions et résulte d’un apprentissage contrastif à partir de bge-m3-retromae.