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Snowflake Arctic Embed L V2.0 Gguf

Casual-Autopsyによって開発
Snowflake Arctic-embed-l-v2.0はSnowflakeがリリースした最新の埋め込みモデルで、多言語ワークロード向けに設計され、検索性能と推論効率が最適化されています。
ダウンロード数 4,066
リリース時間 : 2/6/2025

モデル概要

Arctic Embed 2.0は多言語埋め込みモデルの新しい基準を設定し、英語の性能を犠牲にすることなく、高品質の多言語テキスト検索を実現します。

モデル特徴

妥協のない多言語サポート
英語と非英語の検索で優れた性能を発揮し、MTEB Retrieval、CLEF、MIRACLなどのベンチマークテストで、主要なオープンソースおよび専用モデルを上回っています。
推論効率
3億300万の非埋め込みパラメータにより、高速な推論速度を実現し、どんな規模の効率要件にも対応します。
圧縮に適している
Matryoshka表現学習(MRL)と量子化感知埋め込みトレーニングにより、高品質の検索を実現し、埋め込みベクトルを128バイト/ベクトルまで小さくすることができます。
直接置き換え可能
BAAI/bge - m3 - retromaeベースで、あらゆる形式の新しいライブラリ、カーネル、推論エンジンなどを直接置き換えることができます。
長文脈サポート
RoPEにより、最大8192のコンテキストウィンドウをサポートします。

モデル能力

多言語テキスト検索
文の類似度計算
高効率推論
高品質埋め込み

使用事例

情報検索
企業向け多言語検索
大規模で信頼性の高い企業向け多言語検索と検索が必要なアプリケーションに適しています。
MTEB Retrieval、CLEF、MIRACLなどのベンチマークテストで優れた性能を発揮します。
自然言語処理
多言語テキスト類似度計算
異なる言語のテキスト間の類似度を計算するために使用されます。
複数の言語のテキスト類似度計算をサポートします。
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