Cohere ने Embed 5 जारी किया है, जो एम्बेडिंग मॉडल्स का एक नया परिवार है जिसमें दो स्तर शामिल हैं: अधिकतम पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता के लिए Embed 5 Pro और कम लेटेंसी व लागत के लिए Embed 5 Fast। दोनों मॉडल 100+ भाषाओं में टेक्स्ट, छवियों और फ्यूज्ड इनपुट को 128K टोकन संदर्भ विंडो के साथ समर्थित करते हैं।
- प्रमुख आर्किटेक्चरल विशेषता यह है कि Pro और Fast एक ही एम्बेडिंग स्पेस साझा करते हैं, जिससे उपयोगकर्ता एक मॉडल के साथ इंडेक्स कर सकते हैं और दूसरे के साथ क्वेरी कर सकते हैं बिना पुनः इंडेक्स किए।
- Embed 5 वेरिएबल आउटपुट डायमेंशन (2048 से घटाकर 256) और कम-प्रिसिजन आउटपुट (float32, int8, binary) का समर्थन करता है, जिससे बड़े-स्तर के डिप्लॉयमेंट के लिए स्टोरेज आवश्यकताओं में उल्लेखनीय कमी आई है।
- ViDoRe V3 बेंचमार्क पर, Embed 5 Pro ने औसतन 85.8 और Fast ने औसतन 84.5 प्राप्त किए, जो Voyage 4 Large (83.7) और Gemini Embedding 2 (83.2) से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
- मॉडल्स Cohere API, Model Vault, Microsoft Foundry, और Amazon SageMaker के माध्यम से सामान्य रूप से उपलब्ध हैं।
साझा एम्बेडिंग स्पेस डिज़ाइन का उद्देश्य Pro के साथ उच्च-गुणवत्ता वाले इंडेक्सिंग और Fast के साथ तेज क्वेरी गति बनाए रखकर एजेंटिक वर्कलोड को अनुकूलित करना है, जिससे कई खोजें जारी करने वाले एजेंट्स के लिए लेटेंसी कम होती है।