Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: nomic-embed-text-v1.5
Библиотека: transformers
Опубликована: 16 фев 2025

Ссылки

nomic-embed-text-v1.5-GGUF

ЭмбеддингиТекст → embedding10 профессий

nomic-embed-text-v1.5-GGUF — набор GGUF-квантизированных версий модели nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5, подготовленный пользователем mradermacher.

1 085скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 фев 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для извлечения признаков из текста и оценки семантического сходства предложений, поэтому подходит для семантического поиска, кластеризации, сопоставления текстов и других задач, где используются текстовые embedding-представления. В карточке указана поддержка английского языка.

Доступны варианты с разными уровнями квантизации: от Q2_K, Q3 и IQ4_XS до Q8_0 и исходного формата f16. Размер файлов составляет примерно 0,2 ГБ для квантизированных вариантов и 0,4 ГБ для f16. Q4_K_S и Q4_K_M отмечены как быстрые рекомендуемые варианты, Q6_K — как вариант с очень хорошим качеством, а Q8_0 — как быстрый вариант с наилучшим качеством среди представленных. Архитектура, количество параметров, поддерживаемая длина контекста и дополнительные модальности в README не указаны; судя по назначению, модель работает с текстом.

К преимуществам относятся компактные GGUF-файлы, несколько компромиссов между скоростью, размером и качеством, а также возможность применения в инструментах, поддерживающих GGUF и Transformers.js. Ограничения связаны с тем, что более сильная квантизация может снижать качество представлений, а сведения о точных характеристиках и результатах оценки модели в карточке отсутствуют. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей I.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

static quants of https://huggingface.co/nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5

weighted/imatrix quants seem not to be available (by me) at this time. If they do not show up a week or so after the static ones, I have probably not planned for them. Feel free to request them by opening a Community Discussion.

Usage

If you are unsure how to use GGUF files, refer to one of TheBloke's READMEs for more details, including on how to concatenate multi-part files.

Provided Quants

(sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)

Link	Type	Size/GB	Notes
GGUF	Q2_K	0.2
GGUF	Q3_K_S	0.2
GGUF	Q3_K_M	0.2	lower quality
GGUF	IQ4_XS	0.2
GGUF	Q3_K_L	0.2
GGUF	Q4_K_S	0.2	fast, recommended
GGUF	Q4_K_M	0.2	fast, recommended
GGUF	Q5_K_S	0.2
GGUF	Q5_K_M	0.2
GGUF	Q6_K	0.2	very good quality
GGUF	Q8_0	0.2	fast, best quality
GGUF	f16	0.4	16 bpw, overkill

Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant types (lower is better):

And here are Artefact2's thoughts on the matter: https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

FAQ / Model Request

See https://huggingface.co/mradermacher/model_requests for some answers to questions you might have and/or if you want some other model quantized.

Thanks

I thank my company, nethype GmbH, for letting me use its servers and providing upgrades to my workstation to enable this work in my free time.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов: 6b79004