Найти похожее

Источник @DevOPSitsec · Post #1839 · 23 окт.

Модель Llama-Embed-Nemotron-8B от NVIDIA вышла на 1-е место в рейтинге MMTEB — став лучшей открытой и переносимой моделью эмбеддингов в мире. Она установила новый стандарт в задачах поиска, реранжирования и семантического сходства более чем на 1000 языках, превзойдя решения Google GeminiEmbedding и Alibaba Qwen3-8B. Построенная на базе Llama-3.1-8B, модель обучалась на 16 млн пар “запрос-документ”, прошла инструкционно-ориентированный fine-tuning и использует модельное слияние (model merging) для объединения многоязычного поиска в единую систему. Это - большой шаг вперёд для open-source ИИ и многоязычных исследований. https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b #AI#NVIDIA#Llama#Embeddings#Multilingual#Retrieval#OpenSource#LLM#SemanticSearch#Nemotron#MMTEB#DeepLearning#AIResearch

Hashtags

#ai #nvidia #llama #embeddings #multilingual #retrieval #opensource #llm #semanticsearch #nemotron #mmteb #deeplearning #airesearch

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #sequences

当前筛选 #sequences清除筛选

djangoproject

@djangoproject · Post #153 · 03.09.2016, 20:20

Похожие Смотреть

http://wla.berkeley.edu/~cs61a/fa11/lectures/streams.html In this chapter, we continue our discussion of real-world applications by developing new tools to process #sequential#data. In Chapter 2, we introduced a sequence interface, implemented in Python by built-in data types such as #tuple and #list. #Sequences supported two operations: querying their length and accessing an element by index. In Chapter 3, we developed a user-defined implementations of the sequence interface, the Rlist class for representing recursive lists. These sequence types proved effective for representing and accessing a wide variety of sequential #datasets.

Hashtags

#sequential #data #tuple #list #sequences #datasets