Cohere는 최대 검색 품질을 위한 Embed 5 Pro와 낮은 지연 시간과 비용을 위한 Embed 5 Fast로 구성된 두 가지 tiers의 새로운 임베딩 모델 패밀리인 Embed 5를 출시했습니다. 두 모델 모두 100개 이상의 언어에서 텍스트, 이미지 및 융합 입력을 지원하며 128K 토큰 컨텍스트 창을 제공합니다.

  • 핵심 아키텍처 기능은 Pro와 Fast가 단일 임베딩 공간을 공유하여 재인덱싱 없이 한 모델로 인덱싱하고 다른 모델로 쿼리할 수 있도록 한다는 것입니다.
  • Embed 5는 가변 출력 차원(2048에서 256까지)과 낮은 정밀도 출력(float32, int8, binary)을 지원하여 대규모 배포 시 저장 요구 사항을 크게 줄입니다.
  • ViDoRe V3 벤치마크에서 Embed 5 Pro는 평균 85.8점, Fast는 평균 84.5점을 기록하여 Voyage 4 Large(83.7)와 Gemini Embedding 2(83.2)를 능가했습니다.
  • 이 모델들은 Cohere API, Model Vault, Microsoft Foundry 및 Amazon SageMaker를 통해 일반적으로 사용 가능합니다.

공유 임베딩 공간 설계는 Pro로 고품질 인덱싱을 유지하면서 Fast로 빠른 쿼리 속도를 제공하여 여러 검색을 수행하는 에이전트의 지연 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다.