E5-Large-v2（EmbEddings from bidirEctional Encoder rEpresentations - Large V2）详细信息 | 名称、简介、使用方法，开源情况，商用授权信息 | 数据学习(DataLearner)

E5-Large-v2 - EmbEddings from bidirEctional Encoder rEpresentations - Large V2

模型详细情况和参数

E5-Large-v2

模型全称: EmbEddings from bidirEctional Encoder rEpresentations - Large V2
模型简称: E5-Large-v2
模型类型: embedding模型
发布日期: 2023-05-19
预训练文件大小: 1.34GB
是否支持中文（中文优化）: 否
最高支持的上下文长度: 512
模型参数数量（亿）: 3.3
模型代码开源协议: MIT License
预训练结果开源商用情况: MIT License - 免费商用授权
模型GitHub链接: https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/e5
模型HuggingFace链接: https://huggingface.co/intfloat/e5-large-v2
在线演示地址: 暂无
DataLearnerAI的模型介绍
官方博客论文: Text Embeddings by Weakly-Supervised Contrastive Pre-training
基础模型: 无基础模型
发布机构: Microsoft

EmbEddings from bidirEctional Encoder rEpresentations - Large V2 简介

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！

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