避坑指南：遠離具有這些特性的NFT
關(guān)于NFT，在我們的文章中一直以來都是常駐嘉賓，不止因為NFT背后隱藏的潛力，更因為在這個NFT世界里冥冥之中仿佛有一雙幕后的手，OpenSea、庫里、ERC115、視覺中國、
4 月 17 日消息，Snowflake 公司近日發(fā)布新聞稿，宣布在 Apache 2.0 許可下，推出開源 Arctic embed 系列模型。
根據(jù) MTEB（衡量文本嵌入模型的評估指標合集）的檢索（Retrieval）排行榜，Arctic embed 系列最大模型參數(shù)只有 3.34 億個，是唯一一個平均檢索性能超過 55.9 的模型。
感興趣的用戶目前可以訪問 Hugging Face 使用 Arctic embed 系列模型，后續(xù)也可以訪問 Snowflake 的 Cortex 嵌入功能（目前處于私人預(yù)覽階段）中使用。
Arctic embed 系列模型的主要亮點
同類最佳檢索：由五個 Arctic 嵌入模型組成的套件可在各種規(guī)模的數(shù)據(jù)中提供最先進的檢索結(jié)果，在 MTEB 檢索基準上的表現(xiàn)優(yōu)于其他開源模型。
性能和效率：Snowflake 的大型 (l) 型號比封閉源型號的參數(shù)高出 4 倍，以更小的占地面積提供更卓越的性能。
長文檔支持：中型（m）模式包括一個長文本版本，可無縫處理擴展文檔（最多 8192 個標記）。
為企業(yè)優(yōu)化：與同類產(chǎn)品相比，Arctic 嵌入式機型具有更低的延遲和更低的總擁有成本（TCO）。
附上參考地址
Snowflake's Arctic-embed-m
Snowflake Launches the World’s Best Practical Text-Embedding Model for Retrieval use Cases
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-45-4087-0.htmlSnowflake 開源 Arctic embed，號稱全球最實用的檢索文本嵌入 AI 模型
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