DataLearner logoDataLearnerAI
Latest AI Insights
Model Evaluations
Model Directory
Model Comparison
Resource Center
Tool Directory

加载中...

DataLearner logoDataLearner AI

A knowledge platform focused on LLM benchmarking, datasets, and practical instruction with continuously updated capability maps.

产品

  • Leaderboards
  • 模型对比
  • Datasets

资源

  • Tutorials
  • Editorial
  • Tool directory

关于

  • 关于我们
  • 隐私政策
  • 数据收集方法
  • 联系我们

© 2026 DataLearner AI. DataLearner curates industry data and case studies so researchers, enterprises, and developers can rely on trustworthy intelligence.

隐私政策服务条款
Page navigation
目录
Model catalogGTE-Base
GT

GTE-Base

Gegeral Text Embeddings - Base

Release date: 2023-08-07更新于: 2023-08-08 16:23:08.219604
Live demoGitHubHugging FaceCompare
Parameters
1.1亿
Context length
512
Chinese support
Not supported
Reasoning ability

Data sourced primarily from official releases (GitHub, Hugging Face, papers), then benchmark leaderboards, then third-party evaluators. Learn about our data methodology

GTE-Base

Model basics

Reasoning traces
Not supported
Context length
512 tokens
Max output length
No data
Model type
基础大模型
Release date
2023-08-07
Model file size
219MB
MoE architecture
No
Total params / Active params
1.1B / N/A
Knowledge cutoff
No data
Inference modes
No mode data
GTE-Base

Open source & experience

Code license
MIT License
Weights license
MIT License- 免费商用授权
GitHub repo
GitHub link unavailable
Hugging Face
https://huggingface.co/thenlper/gte-base
Live demo
No live demo
GTE-Base

Official resources

Paper
Towards General Text Embeddings with Multi-stage Contrastive Learning
DataLearnerAI blog
No blog post yet
GTE-Base

API details

API speed
No data
No public API pricing yet.
GTE-Base

Benchmark Results

No benchmark data to show.
GTE-Base

Publisher

阿里巴巴
阿里巴巴
View publisher details
Gegeral Text Embeddings - Base

Model Overview

GTE全称Gegeral Text Embeddings，是阿里巴巴提出的一种文本嵌入大模型。该模型开源版本包含3：分别是3.3亿参数的Large版本、1.1亿参数的Base版本和0.3亿参数的small版本。


GTE模型支持的输入序列长度维512，输出的embedding维度是1024，对于超过序列长度的输入将会截断。GTE模型完全开源，开源协议是MIT，可以商用。不过仅支持英文。


模型参数量预训练数据量预训练方式微调数据量微调方式
GTE小型约3000万约80亿个文本对无监督对比学习约300万个文本三元组多任务监督对比微调
GTE基准约1.1亿约80亿个文本对无监督对比学习约300万个文本三元组多任务监督对比微调
GTE大型约3.3亿约80亿个文本对无监督对比学习约300万个文本三元组多任务监督对比微调


DataLearner 官方微信

欢迎关注 DataLearner 官方微信，获得最新 AI 技术推送

DataLearner 官方微信二维码