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M3

m3e-Large

embedding模型m3e

Moka Massive Mixed Embedding-Large

发布时间: 2023-06-07更新于: 2023-08-08 17:29:44.455400
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
3.4亿
上下文长度
512
中文支持
支持
推理能力

Moka Massive Mixed Embedding-Large 是由 Moka-AI 发布的 AI 模型，发布时间为 2023-06-07，定位为 embedding模型，参数规模约为 3.4亿，上下文长度为 512，模型文件大小约 1.3，采用 开源不可商用 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

m3e-Large

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
2023-06-07
模型文件大小
1.3
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
3.4亿 / 不涉及
知识截止
暂无数据
m3e-Large

开源和体验地址

代码开源状态
开源不可商用
预训练权重开源
开源不可商用- 不可商用
GitHub 源码
https://github.com/Moka-AI
Hugging Face
https://huggingface.co/moka-ai/m3e-large
在线体验
暂无在线体验地址
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官方介绍与博客

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API接口信息

接口速度
暂无数据
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评测结果

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发布机构

Moka Massive Mixed Embedding-Large

模型解读

M3E 是 Moka Massive Mixed Embedding 的缩写

  • Moka，此模型由 MokaAI 训练，开源和评测，训练脚本使用 uniem ，评测 BenchMark 使用 MTEB-zh
  • Massive，此模型通过千万级 (2200w+) 的中文句对数据集进行训练
  • Mixed，此模型支持中英双语的同质文本相似度计算，异质文本检索等功能，未来还会支持代码检索
  • Embedding，此模型是文本嵌入模型，可以将自然语言转换成稠密的向量

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