GTE-Small
embedding模型Gegeral Text Embeddings - Small
发布时间: 2023-08-07
模型参数（Parameters）
0.3
最高上下文长度（Context Length）
512
是否支持中文
不支持
推理能力（Reasoning）
模型基本信息
最高上下文输入长度
512 tokens
最长输出结果
未披露
模型类型
embedding模型
发布时间
2023-08-07
模型预文件大小
66.8MB
开源和体验地址
官方介绍与博客
API接口信息
接口速度
暂无数据
接口价格
输入价格:
- 文本: 暂无数据
- 图片: 暂无数据
- 音频: 暂无数据
- 视频: 暂无数据
- Embedding: 暂无数据
输出价格:
- 文本: 暂无数据
- 图片: 暂无数据
- 音频: 暂无数据
- 视频: 暂无数据
- Embedding: 暂无数据
输入支持的模态
文本
输入不支持
图片
输入不支持
视频
输入不支持
音频
输入不支持
Embedding（向量）
输入不支持
输出支持的模态
文本
输出不支持
图片
输出不支持
视频
输出不支持
音频
输出不支持
Embedding（向量）
输出不支持
GTE-Small模型在各大评测榜单的评分
发布机构
阿里巴巴
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模型介绍
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 |
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