Cohere Embed
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Cohere
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- Canada
- Közölt
- 2 November 2023
- Szerzők
- Nils Reimers, Elliott Choi, Amr Kayid, Alekhya Nandula, Manoj Govindassamy, Abdullah Elkady
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Semantic embedding, Retrieval-augmented generation
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- tokens
"First, they have been trained on questions and answers from a large web crawl. When we presented our multilingual-v2.0 model last year, we had a collection of over 1.4 billion question-and-answer pairs from 100+ languages on basically every topic on the internet." "Hence, the second stage involved measuring content quality. We used over 3 million search queries from search engines and retrieved the top-10 most similar documents for each query."
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- API access
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Valószínűleg 10²³ FLOP felett
- Yes
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
"We are releasing new English and multilingual Embed versions with either 1024 or 384 dimensions. All models can be accessed via our APIs. As of October 2023, these models achieve state-of-the-art performance among 90+ models on the Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) and state-of-the-art performance for zero-shot dense retrieval on BEIR."
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Cohere Command & Embed on Amazon Bedrock
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Cohere Embed ki lett adva által Cohere, az országban rögzítve mint Canada, alatt November 2023. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása semantic embedding, Retrieval-augmented generation.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
Cohere Embed — gyakori kérdések
Cohere Embed— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot semantic embedding, Retrieval-augmented generation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
Cohere Embed— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
Cohere Embed— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Cohere Embed— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Cohere Embed— Ki készítette ezt?
Kiadta Cohere, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Cohere Embed— Mikor adták ki?
Kibocsátották a November 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..