Cohere Embed Multilingual 3
cohere.embed-multilingual-v3.0モデルは、入力する各句、文または段落を配列に変換します。
埋込みモデルを使用して、コンテキストまたはカテゴリで類似したフレーズで類似性を検出できます。埋込みは通常、ベクトル・データベースに格納されます。埋込みは、キーワードに基づいて結果を検索するのではなく、検索機能が検索するテキストの意味に重点を置いたセマンティック検索に使用されます。
これらのリージョンで使用可能
- ブラジル東部(サンパウロ)
- ドイツ中央部(フランクフルト)
- 日本中央部(大阪)
- アラブ首長国連邦東部(ドバイ)
- 英国南部(ロンドン)
- 米国中西部(シカゴ)
主な機能
- 英語と多言語の両方で機能します。
- モデルは、埋込みごとに1024ディメンション・ベクトルを作成します。
- 1実行当たりの最大96文。
- 各入力の最大512トークン。
- 次の場合に最適です。
- 英語のかわりに、ドキュメントはサポートされている言語のいずれかで記述されます。
- ドキュメントは複数の言語で記述され、それらの言語はサポートされている言語の1つです。
モデルの専用AIクラスタ
リストされた任意のリージョンの専用AIクラスタを介してモデルに到達するには、専用AIクラスタにそのモデルのエンドポイントを作成する必要があります。このモデルに一致するクラスタユニットサイズについては、次の表を参照してください。
| ベース・モデル | ファインチューニング・クラスタ | ホスティング・クラスタ | 価格設定ページ情報 | クラスタ制限の引上げをリクエスト |
|---|---|---|---|---|
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ファインチューニングに使用できません |
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ヒント
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専用AIクラスタで埋込みモデルをホストするための十分なクラスタ制限がテナンシにない場合は、
dedicated-unit-embed-cohere-count制限を1増やすようにリクエストします。
リリース日と除・売却日
| モデル | リリース日 | オンデマンド処分日 | 専用モード除・売却日 |
|---|---|---|---|
cohere.embed-multilingual-v3.0
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2024-02-07 | 2,026-1-22 | cohere.embed-v4.0
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埋込モデル・パラメータ
埋込みモデルを使用する場合、次のパラメータを変更することで、別の出力を取得できます。
- 切捨て
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文の開始トークンと終了トークンを切り捨てるかどうか(その文が許容されるトークンの最大数を超える場合)。たとえば、文には516個のトークンがありますが、最大トークン・サイズは512です。終了を切り捨てる場合、その文の最後の4つのトークンが切り捨てられます。