Granite Embeddingが新しい多言語R2モデルをリリースしました
Granite Embeddingは、新しい多言語埋め込みモデルR2をリリースしました。これは97Mのパラメータで比較的小さく、MTEB Multilingual Retrievalにおいて他のサブ100Mモデルよりも優れています。
Granite Embeddingは、新しい多言語埋め込みモデルR2をリリースしました。これは97Mのパラメータで比較的小さく、MTEB Multilingual Retrievalにおいて他のサブ100Mモデルよりも優れています。
> Enterprise-Ready by Design A Strong Sub-100M Multilingual Model What Changed from R1 Training the Full-Size 311M Model Building the compact 97M Multilingual model Benchmark Results Multilingual Retrieval Speed and Throughput Matryoshka Embeddings (311M) Cross-lingual Retrieval…
Try The Models TL;DR: Two new Apache 2.0 multilingual embedding models built on ModernBERT — a 97M-parameter compact model that beats every open sub-100M multilingual embedder on MTEB Multilingual Retrieval (60.3), and a 311M full-size model that scores 65.2 on MTEB Multilingual…
Try The Models TL;DR: Two new Apache 2.0 multilingual embedding models built on ModernBERT — a 97M-parameter compact model that beats every open sub-100M multilingual embedder on MTEB Multilingual Retrieval (60.3), and a 311M full-size model that scores 65.2 on MTEB Multilingual…