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voyageai/voyage-2

Publié par Voyage AI le 29 octobre 2023, voyageai/voyage-2 est un modèle d’embedding dense qui transforme chaque texte en un vecteur de 1 024 dimensions. Il appartient à une génération désormais ancienne à l’échelle de l’IA, proche de trois ans.

voyageai/voyage-large-2

Publié par Voyage AI le 29 octobre 2023, voyageai/voyage-large-2 est un modèle d’embedding dense. Il convertit les textes en vecteurs de 1 536 dimensions, destinés à représenter leur proximité sémantique.

izhx/udever-bloom-1b1

Publié par izhx le 24 octobre 2023, izhx/udever-bloom-1b1 est un modèle d’embedding dense de 1 milliard de paramètres, tous actifs. Fondé sur le Transformer BLOOM-1b1 à décodeur seul, il produit un vecteur à partir de l’état caché du dernier token et distingue requêtes et documents par…

izhx/udever-bloom-3b

Publié par izhx le 24 octobre 2023, izhx/udever-bloom-3b est un modèle d’embedding dense de 3 milliards de paramètres, tous actifs. Fondé sur l’architecture Transformer BLOOM-3B à décodeur seul, il produit un vecteur numérique par texte et est diffusé sous licence BigScience.

izhx/udever-bloom-560m

Publié par izhx le 24 octobre 2023, izhx/udever-bloom-560m est un modèle d’embedding dense de 559 millions de paramètres, fondé sur le Transformer decoder-only BLOOM-560m et diffusé sous licence BigScience. Son entraînement combine MS MARCO Passage Ranking, SNLI et MultiNLI.

izhx/udever-bloom-7b1

Publié par izhx le 24 octobre 2023, izhx/udever-bloom-7b1 est un modèle d’embedding fondé sur l’architecture Transformer BLOOM-7b1, de type décodeur uniquement. Son orientation est multilingue et sa diffusion relève de la licence BigScience.

infgrad/stella-base-en-v2

infgrad/stella-base-en-v2 est un modèle d’embedding anglophone publié par infgrad le 19 octobre 2023. Ses 109 millions de paramètres produisent des représentations denses de 768 dimensions, avec une longueur de séquence maximale de 512 tokens. Distribué sous licence ouverte MIT, il peut…