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Das kleine Einbettungsmodell SFR-v2 bietet ein erweitertes Kontextfenster von 8.000 Token und verbessert die Benutzererfahrung und die Modellfunktionen erheblich.
| Verfügbarkeit: Alle Editionen, die von Data Cloud unterstützt werden. Entsprechende Informationen finden Sie unter Verfügbarkeit der Data Cloud-Edition. |
Im Folgenden finden Sie technische Informationen zum Einbettungsmodell SFR-v2-small.
| MoDel-Informationen | Details |
|---|---|
| Modelltyp | Texteinbettungsmodell, das Text als Eingabe akzeptiert und 1024-dimensionale kontinuierliche Einbettungsvektoren generiert. Sie wird mit kontrastreichen Verlusten für Abfrage- und Dokumentpaare trainiert. |
| Modellarchitektur | 434M-Parameter-Sprachmodell |
| Kontextfenster | 8192 |
| Modellherkunft | Keine vorherigen Produktionsmodelle |
| Sprachen | Englisch |
| Über Modell optimiert | gte-large-en-v1.5 |
| Quantisiert aus Modell | ENTFÄLLT |
| Haftungsausschlüsse und Urheberrechtszuschreibungen | Apache-Lizenz 2.0 |
Im Folgenden werden die öffentlichen Benchmarking-Bewertungen und Vergleiche mit anderen Einbettungsmodellen erfasst.
| MoDel-Informationen | MTEB (56 Aufgaben) | Abruf (15 Aufgaben) | Modellgröße | Einbettungsdimension | Kontextlänge |
|---|---|---|---|---|---|
| e5-large-v2 | 62.2 | 50.6 | 335 Millionen | 1024 | 512 Token |
| SFR-v2-small | 65.9 | 58.1 | 434 Millionen | 1024 | 8192 Token |
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