NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free)

{"about":"### 텍스트의 의미 검색\n\nNemotron 3.5 Embed 1B는 텍스트 내용을 숫자 표현으로 변환합니다. NVIDIA의 이 모델은 질문과 적절한 구절에 쓰인 단어가 달라도 의미를 기준으로 문서를 찾기 위한 것입니다. 참고 자료, 내부 지침, 기사, 고객 지원 답변 모음을 검색할 때 활용합니다.\n\nNVIDIA의 원본 모델은 텍스트와 문서 이미지를 하나의 표현 공간에 통합하며, 3.5 세대에는 페이지의 시각적 내용 검색이 추가되었습니다. Ailoot의 이 모델 카드는 그중 텍스트 작업을 사용합니다. 텍스트를 입력하고 벡터를 출력합니다.\n\nAiloot에서는 embeddings 메서드로 텍스트를 전달하고 벡터를 받습니다. 벡터는 검색 요청과 문서를 비교하는 데 쓰이며, 사용자에게 보여 줄 완성된 답변은 애플리케이션의 다음 단계에서 작성합니다. 자료 검색과 해당 자료에 근거한 답변 준비를 따로 구성할 수 있습니다.\n\n### 검색 구성 방법\n\n먼저 자료를 의미가 완결된 조각으로 나누고 각각의 임베딩을 얻습니다. 벡터를 원문, 문서 이름, 식별자와 함께 저장합니다. 검색 시에는 같은 모델로 질문을 변환하고 인덱스에서 가까운 벡터를 선택합니다. 찾은 조각은 사용자에게 보여 주거나 문서 기반 답변을 위한 맥락으로 텍스트 모델에 전달할 수 있습니다.\n\n검색 요청과 문서에는 별도의 표현을 사용하며, 하나의 검색 과정에서 이를 대조합니다. 자료 모음을 준비할 때는 주장과 설명 맥락을 함께 보존하면 좋습니다. 찾은 조각을 독립적으로 읽고 원본 문서와 연결할 수 있습니다.\n\n### 모델의 특징\n\n1B 버전은 더 큰 Nemotron 3.5 Embed 8B를 교사 모델로 사용해 만들어졌습니다. 텍스트 부분은 Nemotron 3 Embed 1B를 기반으로 하며 그 텍스트 표현 공간을 유지합니다. 원본 모델 설명에는 L2 정규화된 2,048개 값의 벡터가 제시됩니다. 인덱스를 설계할 때 이 특성을 고려하되 선택한 메서드의 실제 응답 차원을 확인해야 합니다.\n\n텍스트 검색은 러시아어를 포함한 34개 언어에서 평가되었습니다. 다국어 지식 기반의 후보로 고려할 수 있으며, 조각 검색 품질은 해당 분야의 실제 질문과 문서로 확인하는 것이 좋습니다.\n\n### 입력과 요청 크기\n\n현재 Ailoot 텍스트 메서드는 단일 입력을 32,768토큰으로 제한합니다. 더 긴 자료는 원본 참조가 있는 개별 조각으로 나누어 색인하면 편리합니다. 이 모델 카드에서 제공하는 작업은 텍스트 입력과 임베딩 출력입니다.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"NVIDIA","canonical_model":"nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:free","ctx":32768,"formats":["embeddings"],"id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:free","input":["text"],"kind":"embedding","max_out":0,"methods":[{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":32768,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"embeddings","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"Эмбеддинги","max_out":0,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["embedding"],"path":"/v1/embeddings","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:free","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:free","route_label":"Ultra"}],"name":"NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free)","price":{"in":0,"in_label":null,"out":null,"out_label":null,"sort_in":0,"sort_out":null,"varies":false},"public_id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:free","short":"다국어 의미 검색과 RAG의 자료 검색을 위한 NVIDIA 텍스트 임베딩 모델입니다."}