NVIDIA a publié les modèles d'embedding de texte Nemotron-3-Embed 1B et 8B, optimisés pour les tâches de récupération et de similarité sémantique. Ces modèles sont conçus pour servir de composants fondamentaux dans les systèmes de Génération Augmentée par Récupération (RAG) basés sur le texte.
Les modèles génèrent des embeddings vectoriels denses à partir d'entrées textuelles multilingues, permettant une correspondance de similarité efficace pour les questions ou les passages. Ils prennent en charge l'évaluation dans 34 langues, dont l'anglais, le chinois, l'espagnol, l'hindi et l'arabe. En juillet 2026, la variante Nemotron-3-Embed-8B-BF16 atteint des performances de pointe sur le classement multilingue RTEB.
Les deux modèles sont prêts pour une utilisation commerciale.