EmbEddings from bidirEctional Encoder rEpresentations - Large V2
模型参数
3.3亿
上下文长度
512
中文支持
不支持
推理能力
EmbEddings from bidirEctional Encoder rEpresentations - Large V2 是由 Microsoft Azure 发布的 AI 模型,发布时间为 2023-05-19,定位为 embedding模型,参数规模约为 3.3亿,上下文长度为 512,模型文件大小约 1.34GB,采用 MIT License 许可。
数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
E5-Large-v2
模型基本信息
推理过程
不支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
512 tokens
最大输出长度
暂无数据
模型类型
embedding模型
输入/输出模态
文本 → 向量
发布时间
2023-05-19
模型文件大小
1.34GB
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
3.3亿 / 不涉及
知识截止
暂无数据
E5-Large-v2
开源和体验地址
E5-Large-v2
官方介绍与博客
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
E5-Large-v2
API接口信息
接口速度
暂无数据
暂无公开的 API 定价信息。
E5-Large-v2
评测结果
当前尚无可展示的评测数据。
和其他模型对比
暂时没有为该模型整理的相关对比页面。
想自定义其他组合?打开对比工具
E5-Large-v2
发布机构
Microsoft Azure
查看发布机构详情 EmbEddings from bidirEctional Encoder rEpresentations - Large V2
模型解读
微软发布的文本向量模型,仅支持英文,但是免费商用授权,MTEB排行榜很靠前!
DataLearner 官方微信
欢迎关注 DataLearner 官方微信,获得最新 AI 技术推送
