Мультиязычная модель эмбеддингов для семантического поиска и сравнения текстов, адаптированная для работы на CPU.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
cnmoro/snowflake-arctic-embed-m-v2.0-cpu — модифицированная версия Snowflake Arctic Embed M v2.0, подготовленная для работы на CPU. Это плотная модель семейства GTE с 305,3 млн параметров, предназначенная для получения эмбеддингов текстов и оценки сходства между предложениями. Её можно применять для поиска по смыслу, сравнения текстовых фрагментов и построения retrieval-систем; контекст составляет до 8192 токенов.
Модель работает с текстом и выдаёт векторные представления, поддерживает множество языков, включая английский, арабский, немецкий, французский, японский и хинди. В README указано использование через Sentence Transformers на CPU; из версии удалена зависимость xformers. Распространяется по лицензии Apache-2.0. README рекомендует загрузку с trust_remote_code=True.
README подтверждает работу на CPU, но не приводит сравнительных оценок производительности или качества этой модификации. Для загрузки в примере требуется trust_remote_code=True.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
A modified version of Snowflake/snowflake-arctic-embed-m-v2.0, without xformers, so it works on CPU.
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import torch
device = torch.device("cpu")
model = SentenceTransformer("cnmoro/snowflake-arctic-embed-m-v2.0-cpu", device=device, trust_remote_code=True)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.