Cohere Embed English 3

Il modello cohere.embed-english-v3.0 trasforma ogni frase, frase o paragrafo inserito in un array.

È possibile utilizzare i modelli di incorporamento per trovare la somiglianza nelle frasi simili nel contesto o nella categoria. Le integrazioni sono in genere memorizzate in un database vettoriale. Gli incorporamenti sono principalmente utilizzati per ricerche semantiche in cui la funzione di ricerca si concentra sul significato del testo che sta cercando piuttosto che trovare risultati basati su parole chiave.

Disponibile in queste aree

  • Brasile (Est) - San Paolo
  • Germania (Centro) - Francoforte
  • Giappone centrale (Osaka)
  • Emirati Arabi Uniti (Est) - Dubai
  • Regno Unito (Sud) - Londra
  • Stati Uniti (Midwest) - Chicago

Caratteristiche principali

  • Utilizzare i modelli Cohere Embed English per generare incorporamenti di testo da documenti inglesi.
  • Inglese o multilingue.
  • Il modello crea un vettore di 1.024 dimensioni per ogni incorporamento.
  • Massimo 96 frasi per esecuzione.
  • Massimo 512 token per ogni input.

Cluster AI dedicato per il modello

Per raggiungere un modello tramite un cluster AI dedicato in qualsiasi area elencata, devi creare un endpoint per tale modello su un cluster AI dedicato. Per le dimensioni dell'unità cluster corrispondenti a questo modello, vedere la tabella riportata di seguito.

Modello base Cluster di ottimizzazione Cluster di hosting Informazioni pagina determinazione prezzi Richiedi aumento limite cluster
  • Nome modello: Cohere Embed English 3
  • Nome modello OCI: cohere.embed-english-v3.0
Non disponibile per l'ottimizzazione
  • Dimensione unità: Embed Cohere
  • Unità obbligatorie: 1
  • Nome prodotto pagina determinazione prezzi: Embed Cohere - Dedicated
  • Per l'Hosting, Moltiplica il Prezzo Unitario: x1
  • Nome limite: dedicated-unit-embed-cohere-count
  • Per l'hosting, richiedere l'aumento del limite entro: 1
Suggerimento

  • Se non si dispone di limiti cluster sufficienti nella tenancy per l'hosting di un modello incorporato in un cluster AI dedicato, richiedere il limite dedicated-unit-embed-cohere-count da aumentare di 1.

  • Esamina i benchmark sulle prestazioni dei cluster Cohere Embed English 3 per casi d'uso diversi.

Date rilascio e smobilizzo

Modello Data di rilascio Data smobilizzo su richiesta Data smobilizzo modalità dedicata
cohere.embed-english-v3.0 2.024-2-7 2.026-1-22 cohere.embed-v4.0
Importante

Per un elenco di tutte le linee temporali del modello e dei relativi dettagli, vedere Ritiro dei modelli.

Incorporamento del parametro modello

Quando si utilizzano i modelli di incorporamento, è possibile ottenere un output diverso modificando il parametro seguente.

Tronca

Indica se troncare i token iniziale o finale in una frase, quando tale frase supera il numero massimo di token consentiti. Ad esempio, una frase ha 516 token, ma la dimensione massima del token è 512. Se si sceglie di troncare la fine, gli ultimi 4 token di quella frase vengono tagliati.