GTE-large

GTE-large es un modelo de embeddings de texto de Alibaba DAMO Academy, publicado en Hugging Face a mediados de 2023 como parte de la familia General Text Embeddings (GTE), junto a variantes más pequeñas GTE-base y GTE-small. Es un codificador al estilo BERT de 335 millones de parámetros, entrenado con aprendizaje contrastivo en varias etapas sobre una mezcla amplia de texto web y de dominio, y produce vectores de 1024 dimensiones a partir de entradas de hasta 512 tokens. El modelo está pensado para recuperación, búsqueda semántica, agrupación y reordenación, y en el lanzamiento puntuó bien en el ranking del benchmark MTEB frente a otros modelos de embeddings abiertos de tamaño parecido, en competencia directa con modelos del estilo BGE y E5 de otros laboratorios chinos. GTE-large es de pesos abiertos bajo Apache 2.0, se ejecuta con facilidad en una sola GPU o en CPU para inferencia y se distribuye por Hugging Face y Alibaba Cloud. Es una opción por defecto habitual para equipos que montan pipelines de RAG y quieren un modelo de embeddings compacto sin depender de una API.