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Embedding
Outils d'IA avec l'étiquette Embedding.
EmbeddingGemma 2
EmbeddingGemma 2 place texte, code, image, vidéo et audio dans un seul espace d'embeddings
Arctic Embed 2.0
Le modèle d'embeddings de recherche multilingue à poids ouverts de Snowflake
BERT
L'encodeur bidirectionnel de Google, en 2018, qui a réorienté la recherche en NLP
BGE-large-en
Le modèle d'embeddings général de BAAI, très utilisé pour la recherche en anglais
BGE-M3
Le modèle d'embeddings à poids ouverts de BAAI, multilingue et à plusieurs granularités
CLIP (LAION variant)
Réentraînement à poids ouverts de CLIP par LAION, modèle d'embeddings vision-langage
Cohere Embed Multilingual v3
Modèle d'embeddings de Cohere, réglé pour la recherche dans plus de 100 langues
Cohere Embed v3
Modèle d'embeddings de texte multilingue de Cohere, pour le RAG et la recherche
Cohere Embed v4
Modèle d'embeddings multimodal le plus récent de Cohere, pour le texte, les images et les documents mixtes
Gemini Embedding
Le modèle d'embeddings de texte unifié de Google, construit à partir de Gemini
Granite Embedding
La famille d'embeddings texte d'IBM pour la recherche en entreprise
GTE-large
Modèle d'embeddings de texte général d'Alibaba, pour la recherche et la similarité sémantique
Jina Embeddings v2
Modèle d'embeddings de Jina AI, remarqué pour une fenêtre de 8 000 tokens au lancement
jina-embeddings-v3
Modèle d'embeddings multilingue à poids ouverts de Jina AI
Mistral Embed
Le modèle d'embeddings texte de Mistral, pour la recherche et le clustering
Nomic Embed Text v1
Le premier modèle d'embeddings à long contexte de Nomic, entièrement open source, à poids ouverts et à données ouvertes
nomic-embed-text-v2
Le modèle d'embeddings texte de Nomic AI, entièrement ouvert et reproductible
Text-Embedding-004
Le modèle d'embeddings de texte de Google à l'ère Gemini, pour la recherche documentaire et la recherche sémantique
text-embedding-3-large
Le modèle d'embeddings de texte phare d'OpenAI, pour la recherche et le retrieval
text-embedding-3-small
Le modèle d'embeddings de texte d'OpenAI, plus petit et moins cher
text-embedding-ada-002
Le modèle d'embeddings longtemps utilisé par défaut chez OpenAI, avant la famille v3
Titan Multimodal Embeddings
Le modèle d'embeddings de Bedrock, chez Amazon, pour la recherche conjointe de texte et d'images
Titan Text Embeddings V2
Le modèle d'embeddings de texte d'Amazon pour les charges de recherche sur Bedrock
Voyage-2
Le modèle d'embeddings généraliste de Voyage AI, avant Voyage-3
voyage-3-large
Le modèle d'embeddings de recherche généraliste phare de Voyage AI
Voyage-Code-2
Le modèle d'embeddings de Voyage AI, spécialisé dans la recherche de code source