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OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct

OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct est un LLM propriétaire américain de 20 milliards de paramètres, lancé le 28 septembre 2023. Avec près de trois ans d’ancienneté, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA. Ses connaissances s’arrêtent au 30 septembre 2021, ce qui…

bedrock/amazon-titan-embed-text-v1

Publié par Bedrock le 27 septembre 2023, bedrock/amazon-titan-embed-text-v1 est un modèle d’embedding dense. Il convertit les textes en vecteurs de 1 536 dimensions, destinés à représenter leur proximité sémantique.

jinaai/jina-embeddings-v2-base-en

Publié par Jina AI le 27 septembre 2023, jinaai/jina-embeddings-v2-base-en est un modèle d’embedding anglophone de 137 millions de paramètres. Fondé sur l’architecture JinaBERT avec une variante bidirectionnelle symétrique d’ALiBi, il accepte jusqu’à 8 192 tokens et produit des vecteurs…

jinaai/jina-embeddings-v2-small-en

Publié par Jina AI le 27 septembre 2023, jinaai/jina-embeddings-v2-small-en est un modèle d’embedding anglophone de 33 millions de paramètres, fondé sur l’architecture JinaBERT. Il produit des représentations denses de 512 dimensions et accepte des séquences allant jusqu’à 8192 tokens.

DALLE 3 HD

DALLE 3 HD est un modèle de génération d’images d’OpenAI, lancé le 26 septembre 2023. Il transforme une description textuelle en image et cible notamment l’illustration, le design visuel et la création publicitaire.

BAAI/bge-large-zh-v1.5

BAAI/bge-large-zh-v1.5 est un modèle d’embedding dense de BAAI, publié le 12 septembre 2023 sous licence ouverte MIT. Ses 335 millions de paramètres produisent des vecteurs de 1 024 dimensions. Conçu pour le chinois, il cible notamment la recherche de passages.

BAAI/bge-small-en-v1.5

BAAI/bge-small-en-v1.5 est un modèle d’embedding anglophone publié par BAAI le 12 septembre 2023. Ses 33 millions de paramètres produisent des représentations denses de 512 dimensions. Distribué sous licence ouverte MIT, il peut être auto-hébergé et intégré à des applications commerciales.