【монета】15 липня повідомила, що згідно з блогом розробників Google, модель текстового вбудовування Gemini (gemini-embedding-001) тепер офіційно доступна для розробників через Gemini API та Vertex AI. Ця модель підтримує понад 100 мов, максимальна довжина введення становить 2048 tokens, і використовує технологію Matryoshka Representation Learning, підтримуючи кілька виборів виходу. Gemini Embedding демонструє чудові результати в багатомовному рейтингу MTEB, охоплюючи такі сфери, як наука, право, фінанси та програмування. Вартість моделі становить 0,15 долара за мільйон введених tokens, розробники можуть безкоштовно протестувати її через Google AI Studio.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
12 лайків
Нагородити
12
6
Поділіться
Прокоментувати
0/400
WalletAnxietyPatient
· 9год тому
Ціна занадто приваблива, ого
Переглянути оригіналвідповісти на0
GateUser-75ee51e7
· 9год тому
Досить дешево, не відмовляйтесь спробувати.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MissingSats
· 9год тому
Ще не так дорого, щоб я блював кров'ю.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GigaBrainAnon
· 9год тому
Дешево! Спробуйте!
Переглянути оригіналвідповісти на0
DeFiDoctor
· 9год тому
Стандартні лікувальні протоколи також не можуть зупинити цю цінову виразкову кровотечу.
Переглянути оригіналвідповісти на0
TokenTaxonomist
· 9год тому
за моїм аналізом, підозріло занижена в порівнянні з ринковою динамікою...
Google відкриває модель Gemini Embedding, що підтримує понад 100 мов, ціна 0,15 долара США за мільйон токенів.
【монета】15 липня повідомила, що згідно з блогом розробників Google, модель текстового вбудовування Gemini (gemini-embedding-001) тепер офіційно доступна для розробників через Gemini API та Vertex AI. Ця модель підтримує понад 100 мов, максимальна довжина введення становить 2048 tokens, і використовує технологію Matryoshka Representation Learning, підтримуючи кілька виборів виходу. Gemini Embedding демонструє чудові результати в багатомовному рейтингу MTEB, охоплюючи такі сфери, як наука, право, фінанси та програмування. Вартість моделі становить 0,15 долара за мільйон введених tokens, розробники можуть безкоштовно протестувати її через Google AI Studio.