NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free)

{"about":"### Pomensko iskanje po besedilih\n\nNemotron 3.5 Embed 1B pretvori besedilo v številčno predstavitev vsebine. Model NVIDIA je namenjen iskanju dokumentov po pomenu: vprašanje in ustrezni odlomek sta lahko zapisana z različnimi besedami. Rezultat se uporablja pri iskanju po priročnikih, internih navodilih, člankih in zbirki odgovorov podpore.\n\nIzvirni model NVIDIA združuje besedilo in slike dokumentov v skupnem predstavitvenem prostoru; generacija 3.5 dodaja iskanje po vizualni vsebini strani. Ta kartica Ailoot uporablja besedilni potek: besedilo na vhodu in vektor na izhodu.\n\nV Ailoot model sprejme besedilo prek metode embeddings in vrne vektor. Vektor je namenjen primerjavi poizvedbe z dokumenti; končni odgovor uporabniku sestavi naslednji korak aplikacije. Tako je mogoče ločeno organizirati iskanje virov in pripravo odgovora na njihovi podlagi.\n\n### Kako zgraditi iskanje\n\nNajprej razdelite gradivo na zaključene pomenske odseke in pridobite vložitev vsakega. Vektor shranite z izvirnim besedilom, naslovom in identifikatorjem dokumenta. Pri iskanju vprašanje pretvorite z istim modelom in iz indeksa izberite bližnje vektorje. Najdene odseke lahko prikažete uporabniku ali posredujete besedilnemu modelu kot kontekst za odgovor po dokumentih.\n\nPoizvedbe in dokumenti uporabljajo ločene predstavitve, ki se nato primerjajo v istem iskalnem procesu. Pri pripravi korpusa ohranite trditev ob pojasnjevalnem kontekstu, da je najdeni odsek razumljiv samostojno in povezan z izvirnim dokumentom.\n\n### Lastnosti modela\n\nRazličica 1B je nastala z večjim Nemotron 3.5 Embed 8B kot učiteljskim modelom. Besedilni del temelji na Nemotron 3 Embed 1B in ohranja njegov prostor besedilnih predstavitev. Opis izvirnega modela navaja vektor 2048 vrednosti z normalizacijo L2. To upoštevajte pri zasnovi indeksa in preverite razsežnost dejanskega odgovora izbrane metode.\n\nBesedilno iskanje je bilo ocenjeno v 34 jezikih, tudi ruščini. Model je zato kandidat za večjezično zbirko znanja; kakovost izbire odsekov preverite na dejanskih vprašanjih in dokumentih svojega področja.\n\n### Vhod in velikost zahteve\n\nTrenutna besedilna metoda Ailoot določa omejitev posameznega vhoda 32768 žetonov. Daljše gradivo je smiselno indeksirati po odsekih z lastnimi povezavami na vir. Potek te kartice je besedilni vhod in vektorska vložitev na izhodu.","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":"Besedilne vložitve NVIDIA za večjezično pomensko iskanje in izbor virov v RAG."}