Cohere Embed
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Cohere
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- Canada
- Opublikowany
- 2 November 2023
- Autorzy
- Nils Reimers, Elliott Choi, Amr Kayid, Alekhya Nandula, Manoj Govindassamy, Abdullah Elkady
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Semantic embedding, Retrieval-augmented generation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- 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."
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- API access
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- 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."
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Cohere Command & Embed on Amazon Bedrock
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Cohere Embed został opublikowany przez Cohere, w kraju zapisanym jako Canada, podczas November 2023. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie semantic embedding, Retrieval-augmented generation.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Jak to zostało wytrenowane
Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: sOTA improvement.
Odpowiedzi
Cohere Embed — częste pytania
Cohere Embed— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie semantic embedding, Retrieval-augmented generation. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
Cohere Embed— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
Cohere Embed— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Cohere Embed— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Cohere Embed— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Cohere, oparty na Canada, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Cohere Embed— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.