Nomic AIは、初の完全オープンソースの長テキスト埋め込みモデル「nomicembed-text-v1」を発表しました。これは、様々なベンチマークテストにおいてOpenAI Ada-002を上回る性能を示しています。
このモデルは8192のシーケンス長を備え、幅広いテキストの処理能力の高さを示しています。また、監査可能性と再現性を重視しており、AIコミュニティにおける新たな透明性とオープン性の基準を確立しました。
Nomic AIは、初の完全オープンソースの長テキスト埋め込みモデル「nomicembed-text-v1」を発表しました。これは、様々なベンチマークテストにおいてOpenAI Ada-002を上回る性能を示しています。
このモデルは8192のシーケンス長を備え、幅広いテキストの処理能力の高さを示しています。また、監査可能性と再現性を重視しており、AIコミュニティにおける新たな透明性とオープン性の基準を確立しました。
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Nomic AIは、完全にオープンソースで、再現可能かつ監査可能な埋め込みモデルであるNomic Embedを発表しました。短 контекст と長 контекст のベンチマークテストにおいて、Nomic EmbedはOpenAIのtext-embeding-3-smallとtext-embedding-ada-002を上回りました。このモデルのパラメータ数はわずか1億3700万個で、わずか5日間でトレーニングを完了できるため、展開に最適です。BERTを調整することで、研究チームは適応を実現しました。
Nomic AIが最新発表したオープンソース埋め込みモデルNomic Embedが登場。OpenAIのAda-002やtext-embedding-3-smallモデルを凌駕する卓越した性能を示しました。短文、長文タスクの両方において、Nomic EmbedはOpenAIのAda-002とtext-embedding-3-smallモデルを上回ります。8192のコンテキスト長、Massive Text Embeddingによって実現。