需求人群:
"Gemini Embedding 适合开发者、数据科学家和企业用户,用于构建高效的文本处理系统,如智能检索、推荐系统、文本分类和相似性检测等。它能够帮助用户快速实现复杂的自然语言处理任务,减少开发成本和时间。"
使用场景示例:
企业内部搜索系统:通过 Gemini Embedding 快速检索相关文档,提升搜索效率。
内容推荐平台:利用文本嵌入技术为用户推荐相关文章或产品。
学术研究:分析大量文献数据,提取关键信息和趋势。
产品特色:
提供高精度的文本嵌入,捕捉语义和上下文
支持超过 100 种语言的多语言文本处理
8K 输入标记长度,可处理长文本和代码
3K 输出维度,提供高精度的语义表示
嵌套表示学习(MRL),灵活调整维度以优化存储和性能
使用教程:
1. 注册并获取 Gemini API 密钥,访问 Google Developers 官方文档获取更多信息。
2. 使用 Python 客户端库(如示例代码)调用 Gemini Embedding 模型。
3. 将文本输入模型,获取嵌入向量。
4. 根据应用场景(如检索、分类)使用嵌入向量进行后续处理。
5. 根据需要调整模型参数(如输入长度、输出维度)以优化性能。
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Gemini Embedding 是一种先进的文本嵌入模型,通过 Gemini API 提供强大的语言理解能力。
Gemini Embedding 是 Google 推出的一种实验性文本嵌入模型,通过 Gemini API 提供服务。该模型在多语言文本嵌入基准测试(MTEB)中表现卓越,超越了之前的顶尖模型。它能够将文本转换为高维数值向量,捕捉语义和上下文信息,广泛应用于检索、分类、相似性检测等场景。Gemini Embedding 支持超过 100 种语言,具备 8K 输入标记长度和 3K 输出维度,同时引入了嵌套表示学习(MRL)技术,可灵活调整维度以满足存储需求。该模型目前处于实验阶段,未来将推出稳定版本。
InternLM3 是一个专注于文本生成的模型集合,提供多种优化版本以满足不同需求。
InternLM3 是由 InternLM 团队开发的一系列高性能语言模型,专注于文本生成任务。该模型通过多种量化技术优化,能够在不同硬件环境下高效运行,同时保持出色的生成质量。其主要优点包括高效的推理性能、多样化的应用场景以及对多种文本生成任务的优化支持。InternLM3 适用于需要高质量文本生成的开发者和研究人员,能够帮助他们在自然语言处理领域快速实现应用。
在句子表示空间中的语言建模
Large Concept Models(LCM)是由Facebook Research开发的一个大型语言模型,它在句子的表示空间中进行操作,使用SONAR嵌入空间支持多达200种语言的文本和57种语言的语音。LCM是一个序列到序列模型,用于自回归句子预测,探索了多种方法,包括均方误差回归、基于扩散的生成变体等。这些探索使用的是1.6B参数模型和约1.3T的培训数据。LCM的主要优点包括其在高级别语义表示上的运作能力,以及能够处理多语言数据的能力。此外,LCM的开源性质使得研究人员和开发者能够访问和使用这些模型,推动自然语言处理技术的发展。
大规模多语言文本数据集
allenai/tulu-3-sft-olmo-2-mixture是一个大规模的多语言数据集,包含了用于训练和微调语言模型的多样化文本样本。该数据集的重要性在于它为研究人员和开发者提供了丰富的语言资源,以改进和优化多语言AI模型的性能。产品背景信息包括其由多个来源的数据混合而成,适用于教育和研究领域,且遵循特定的许可协议。
70B参数的多语言大型预训练语言模型
Meta Llama 3.3是一个70B参数的多语言大型预训练语言模型(LLM),专为多语言对话用例优化,并在常见行业基准测试中表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。该模型采用优化的Transformer架构,并使用监督式微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)来符合人类的有用性和安全性偏好。
大规模多语言偏好混合数据集
OLMo 2 1124 13B Preference Mixture是一个由Hugging Face提供的大型多语言数据集,包含377.7k个生成对,用于训练和优化语言模型,特别是在偏好学习和指令遵循方面。该数据集的重要性在于它提供了一个多样化和大规模的数据环境,有助于开发更加精准和个性化的语言处理技术。
多语言生成语言模型
Aya模型是一个大规模的多语言生成性语言模型,能够在101种语言中遵循指令。该模型在多种自动和人类评估中优于mT0和BLOOMZ,尽管它覆盖的语言数量是后者的两倍。Aya模型使用包括xP3x、Aya数据集、Aya集合、DataProvenance集合的一个子集和ShareGPT-Command等多个数据集进行训练,并在Apache-2.0许可下发布,以推动多语言技术的发展。
多语言大型语言模型
Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型(LLMs),包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化,包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。
大型多语言预训练语言模型
Meta Llama 3.1-405B 是由 Meta 开发的一系列大型多语言预训练语言模型,包含8B、70B和405B三种规模的模型。这些模型经过优化的变压器架构,使用监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调优,以符合人类对帮助性和安全性的偏好。Llama 3.1 模型支持多种语言,包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。该模型在多种自然语言生成任务中表现出色,并在行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。
印度领先的多语言生成式AI应用
apna AI是印度首款多语言生成式AI应用,旨在通过先进的人工智能技术,为印度用户提供一个能够进行自然语言交流的智能伴侣。它不仅能够理解多种印度语言,还能生成富有创意和个性化的内容,满足用户在聊天、娱乐、学习等多方面的需求。
开源多语言多模态对话模型
GLM-4系列是智谱AI推出的新一代预训练模型,包括GLM-4-9B、GLM-4-9B-Chat、GLM-4-9B-Chat-1M和GLM-4V-9B。这些模型在语义理解、数学推理、代码执行等方面表现出色,支持多达26种语言,并具备网页浏览、代码执行等高级功能。GLM-4V-9B模型还具备高分辨率的视觉理解能力,适合多模态应用场景。
多语言指令微调的大型语言模型
Aya-23-8B是由Cohere For AI开发的指令微调模型,具有23种语言的强大多语言能力,专注于将高性能预训练模型与Aya Collection结合,为研究人员提供高性能的多语言模型。
使用大型语言模型改进文本嵌入
E5-mistral-7b-instruct 是一个具有 32 层和 4096 个嵌入大小的文本嵌入模型。它可以用于编码查询和文档,以生成语义向量表示。该模型使用自然语言任务描述指导文本嵌入过程,可以根据不同的任务进行定制。该模型在 MS-MARCO passage ranking 数据集上进行了训练,可用于信息检索、问答等自然语言处理任务。
英文文本嵌入模型
Jina Embeddings V2 Base是一种英文文本嵌入模型,支持8192个序列长度。它基于Bert架构(JinaBert),支持ALiBi的对称双向变体,以允许更长的序列长度。该模型在C4数据集上进行了预训练,并在Jina AI的超过4亿个句子对和负样本的集合上进行了进一步训练。该模型适用于处理长文档的多种用例,包括长文档检索、语义文本相似度、文本重排序、推荐、RAG和LLM基于生成式搜索等。模型具有137百万个参数,推荐在单个GPU上进行推理。
BashBuddy 让你能够自然地输入命令,无需担心参数或语法。
BashBuddy 是一款旨在通过自然语言交互简化命令行操作的工具。它能够理解上下文并生成精确的命令,支持多种操作系统和 Shell 环境。BashBuddy 的主要优点在于其自然语言处理能力、跨平台支持以及对隐私的重视。它适合开发者、系统管理员以及任何需要频繁使用命令行的用户。BashBuddy 提供本地部署和云服务两种模式,本地模式完全免费且数据完全私密,而云服务则提供更快的命令生成速度,每月收费 2 美元。
OpenAI API 的 Responses 功能,用于创建和管理模型的响应。
OpenAI API 的 Responses 功能允许用户创建、获取、更新和删除模型的响应。它为开发者提供了强大的工具,用于管理模型的输出和行为。通过 Responses,用户可以更好地控制模型的生成内容,优化模型的性能,并通过存储和检索响应来提高开发效率。该功能支持多种模型,适用于需要高度定制化模型输出的场景,如聊天机器人、内容生成和数据分析等。OpenAI API 提供灵活的定价方案,适合从个人开发者到大型企业的需求。
OpenAI 提供的内置工具,用于扩展模型的能力,如网络搜索和文件搜索。
OpenAI 的内置工具是 OpenAI 平台中用于增强模型能力的功能集合。这些工具允许模型在生成响应时访问网络或文件中的额外上下文和信息。例如,通过启用网络搜索工具,模型可以使用网络上的最新信息来生成响应。这些工具的主要优点是能够扩展模型的能力,使其能够处理更复杂的任务和需求。OpenAI 平台提供了多种工具,如网络搜索、文件搜索、计算机使用和函数调用等。这些工具的使用取决于提供的提示,模型会根据提示自动决定是否使用配置的工具。此外,用户还可以通过设置工具选择参数来明确控制或指导模型的行为。这些工具对于需要实时数据或特定文件内容的场景非常有用,能够提高模型的实用性和灵活性。
提供超逼真的交互式虚拟形象,用于变革数字互动体验。
Beyond Presence 是一家专注于利用数字孪生技术打造类人对话体验的公司。其核心产品是交互式虚拟形象(Conversational Avatars),能够实现高度逼真的实时对话。这种技术通过模拟人类的外貌、语音和行为,为企业提供了一种全新的客户服务、销售和培训解决方案。它不仅能够降低人力成本,还能实现 24/7 的不间断服务,提升客户满意度和忠诚度。此外,该产品支持多种语言,能够满足全球不同地区用户的需求。Beyond Presence 的产品定位是为企业提供高效、个性化且具有创新性的数字交互工具,其价格策略灵活,包括免费试用、个人、专业、商业和企业等多种套餐,以满足不同规模和需求的客户。
GaliChat 是一款基于 AI 的智能客服工具,旨在帮助企业实现客户支持自动化并提升业务增长。
GaliChat 是一款先进的 AI 智能客服工具,通过定制化的 AI 代理为企业提供无缝的客户体验和销售线索生成。它基于最新的 AI 和自然语言处理技术,能够理解并实时回答用户问题。其主要优点包括显著降低客户支持成本、提高响应速度和准确性,并支持多语言和快速部署。GaliChat 定位为中小企业的高效客服解决方案,提供免费试用,同时具备付费升级选项以满足更复杂需求。
一个关于大型语言模型(LLM)后训练方法的教程、调查和指南资源库。
Awesome-LLM-Post-training 是一个专注于大型语言模型(LLM)后训练方法的资源库。它提供了关于 LLM 后训练的深入研究,包括教程、调查和指南。该资源库基于论文《LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Models》,旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和应用 LLM 后训练技术。该资源库免费开放,适合学术研究和工业应用。
基于LLM的文章翻译工具,自动翻译并创建多语言Markdown文件。
hugo-translator是一个基于大型语言模型(LLM)驱动的文章翻译工具。它能够自动将文章从一种语言翻译为另一种语言,并生成新的Markdown文件。该工具支持OpenAI和DeepSeek的模型,用户可以通过简单的配置和命令快速完成翻译任务。它主要面向使用Hugo静态网站生成器的用户,帮助他们快速实现多语言内容的生成和管理。产品目前免费开源,旨在提高内容创作者的效率,降低多语言内容发布的门槛。
NeoBase 是一款开源的 AI 数据库助手,让你用自然语言与数据库交互。
NeoBase 是一款创新的 AI 数据库助手,通过自然语言处理技术让用户能够以对话的方式与数据库进行交互。它支持多种主流数据库,如 PostgreSQL、MySQL、MongoDB 等,并且可以与 OpenAI、Google Gemini 等 LLM 客户端集成。其主要优点是简化了数据库管理流程,降低了技术门槛,使非技术用户也能轻松管理和查询数据。NeoBase 采用开源模式,用户可以根据自身需求进行定制和部署,确保数据安全性和隐私性。它主要面向需要高效管理和分析数据的企业和开发者,旨在提高数据库操作的效率和便捷性。
Chikka.ai 是一款利用 AI 技术进行客户访谈并提取深度洞察的产品。
Chikka.ai 是一款专注于帮助企业获取深度客户洞察的 AI 产品。它通过智能语音访谈技术,模拟真实对话,快速收集大量客户反馈,并自动提炼出有价值的见解。该产品的主要优点包括高效的数据收集能力、多语言支持以及强大的隐私保护功能。它适用于各种规模的企业,从初创公司到大型企业,都能通过 Chikka.ai 快速了解客户需求,优化产品和服务。产品目前提供免费试用,用户可以根据自身需求选择合适的定价方案。
Instella 是由 AMD 开发的高性能开源语言模型,专为加速开源语言模型的发展而设计。
Instella 是由 AMD GenAI 团队开发的一系列高性能开源语言模型,基于 AMD Instinct™ MI300X GPU 训练而成。该模型在性能上显著优于同尺寸的其他开源语言模型,并且在功能上与 Llama-3.2-3B 和 Qwen2.5-3B 等模型相媲美。Instella 提供模型权重、训练代码和训练数据,旨在推动开源语言模型的发展。其主要优点包括高性能、开源开放以及对 AMD 硬件的优化支持。
Clone是一款具有革命性人工肌肉技术Myofiber的类人机器人,能够自然行走。
Clone是一款由Clone Robotics开发的类人机器人,代表了机器人技术的前沿水平。它采用了革命性的人工肌肉技术Myofiber,能够模拟自然动物骨骼的运动。Myofiber技术在重量、功率密度、速度、力量与重量比以及能效方面达到了前所未有的水平,使机器人具备了自然的行走能力、强大的力量和灵活性。Clone不仅在技术上具有重要意义,还为未来机器人在家庭、工业和服务领域的应用提供了新的可能性。其定位为高端科技产品,目标受众是对前沿科技感兴趣的个人、科研机构和企业。
Aya Vision 32B 是一个支持多语言的视觉语言模型,适用于OCR、图像描述、视觉推理等多种用途。
Aya Vision 32B 是由 Cohere For AI 开发的先进视觉语言模型,拥有 320 亿参数,支持 23 种语言,包括英语、中文、阿拉伯语等。该模型结合了最新的多语言语言模型 Aya Expanse 32B 和 SigLIP2 视觉编码器,通过多模态适配器实现视觉与语言理解的结合。它在视觉语言领域表现出色,能够处理复杂的图像与文本任务,如 OCR、图像描述、视觉推理等。该模型的发布旨在推动多模态研究的普及,其开源权重为全球研究人员提供了强大的工具。该模型遵循 CC-BY-NC 许可证,并需遵守 Cohere For AI 的合理使用政策。
8亿参数的多语言视觉语言模型,支持OCR、图像描述、视觉推理等功能
CohereForAI的Aya Vision 8B是一个8亿参数的多语言视觉语言模型,专为多种视觉语言任务优化,支持OCR、图像描述、视觉推理、总结、问答等功能。该模型基于C4AI Command R7B语言模型,结合SigLIP2视觉编码器,支持23种语言,具有16K上下文长度。其主要优点包括多语言支持、强大的视觉理解能力以及广泛的适用场景。该模型以开源权重形式发布,旨在推动全球研究社区的发展。根据CC-BY-NC许可协议,用户需遵守C4AI的可接受使用政策。
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