Cohere Embed Multilingual Light Image 3

cohere.embed-multilingual-light-image-v3.0は、テキスト入力またはイメージからテキスト埋込みを作成できるマルチモーダル・モデルです。イメージ入力はコンソールで使用できないため、APIを使用する必要があります。APIの場合は、各実行でbase64エンコード・イメージを入力します。たとえば、512 x 512イメージは約1,610トークンに変換されます。

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)(専用AIクラスタのみ)
  • ドイツ中央部(フランクフルト)(専用AIクラスタのみ)
  • 日本中部(大阪)(専用AIクラスタのみ)
  • UAE東部(ドバイ)(専用AIクラスタのみ)
  • 英国南部(ロンドン)(専用AIクラスタのみ)
  • 米国東部(アッシュバーン)(専用AIクラスタのみ)
  • 米国中西部(シカゴ)(専用AIクラスタのみ)

主な機能

  • テキストとイメージの両方ではなく、両方を入力してください。
  • イメージの埋込みを取得する場合、許可されるイメージは1つのみです。同じ埋込みに対してテキストとイメージを組み合せることはできません。APIのみによるイメージ入力。
  • ライトモデルは、元のモデルよりも小さく高速です。
  • 英語または多言語
  • モデルは、埋込みごとに384ディメンション・ベクトルを作成します。
  • 埋込み当たり最大128,000トークン。
  • コンソールで、5MB以下の.pngまたは.jpgイメージを入力します。
  • APIの場合は、各実行でbase64エンコード・イメージを入力します。たとえば、512 x 512イメージは約1,610トークンに変換されます。
  • 次の場合は、Cohere Embed Multilingualモデルを使用します。

モデルの専用AIクラスタ

リストされているリージョン内の専用AIクラスタを介してモデルに到達するには、専用AIクラスタ上で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 クラスタのファインチューニング ホスト・クラスタ 価格設定ページ情報 クラスタ制限の引上げのリクエスト
  • モデル名: Cohere Embed Multilingual Light Image 3
  • OCIモデル名: cohere.embed-multilingual-light-image-v3.0
ファインチューニングに使用できません
  • 単位サイズ: Embed Cohere
  • 必須単位: 1
  • 価格設定ページ製品名: Embed Cohere - Dedicated
  • ホスティングの場合は、単価を乗算します: x1
  • 制限名: dedicated-unit-embed-cohere-count
  • ホスティングの場合、リクエスト制限の引上げ単位: 1
ヒント

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制限をリクエストして1増やします。

クラスタのエンドポイント・ルール

  • 専用AIクラスタには、最大50のエンドポイントを保持できます。
  • これらのエンドポイントを使用して、同じベース・モデルまたは同じバージョンのカスタム・モデルのいずれかを指し示すが、両方の型を指さない別名を作成します。
  • 同じモデルの複数のエンドポイントにより、それらを異なるユーザーまたは目的に簡単に割り当てることができます。
ホスト・クラスタ・ユニット・サイズ エンドポイント・ルール
Embed Cohere
  • ベース・モデル: 複数のエンドポイントで ⁇ cohere.embed-multilingual-light-image-v3.0⁇modelを実行するには、必要な数のエンドポイントをEmbed Cohereクラスタ(単位サイズ)に作成します。
  • カスタム・モデル: cohere.embed-multilingual-light-image-v3.0を微調整できないため、そのベースから構築されたカスタム・モデルを作成およびホストできません。
ヒント

クラスタ・パフォーマンス・ベンチマーク

様々なユース・ケースのCohere Embed Multilingual Light Image 3クラスタ・パフォーマンス・ベンチマークを確認します。

リリースおよび除・売却日

モデル リリース日 オンデマンド除・売却日 専用モード除・売却日
cohere.embed-multilingual-light-image-v3.0 2025-05-14 オンデマンド・モードはこのモデルでは使用できません。 2026-03-19
重要

すべてのモデル時間明細および除・売却詳細のリストは、モデルの除・売却を参照してください。

テキスト埋込みの入力データ

テキスト埋込みを作成するための入力データには、次の要件があります。

  • 埋込み用の文、フレーズまたは段落は、一度に1つのフレーズを追加するか、ファイルをアップロードして追加できます。
  • .txt拡張子を持つファイルのみが許可されます。
  • 入力ファイルを使用する場合、ファイル内の各入力文、フレーズまたは段落は、改行文字で区切る必要があります。
  • 各実行で最大96の入力が許可されます。
  • コンソールでは、テキストのみのモデルの各入力が512トークン未満である必要があります。
  • 入力が長すぎる場合は、「切捨て」パラメータを「開始」または「終了」に設定して、トークン制限内に収まるようにテキストの開始または終了を切り捨てるかどうかを選択します。入力が512トークン制限を超え、Truncateパラメータが Noneに設定されている場合、エラーメッセージが表示されます。
  • テキスト・モデルおよびイメージ・モデルでは、すべてのトークンが最大128,000個になるファイルおよび入力を設定できます。
  • Cohere Embed English Image V3などのテキストおよびイメージの埋込みモデルの場合は、テキストを追加するか、1つのイメージのみを追加できます。イメージには、APIを使用できます。イメージ入力はコンソールで使用できません。APIの場合は、各実行でbase64エンコード・イメージを入力します。たとえば、512 x 512イメージは約1,610トークンに変換されます。

OCI Generative AIでのテキスト埋込みの作成について学習します。

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して別の出力を取得できます。

切捨て

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。終端を切り捨てるように選択すると、その文の最後の4つのトークンが切り捨てられます。