**gte-Qwen2-1.5B-instruct** is the latest model in the gte (General Text Embedding) model family. The model is built on Qwen2-1.5B LLM model and use the same training data and strategies as the gte-Qwen2-7B-instruct model. - Integration of bidirectional attention mechanisms, enriching its contextual understanding. - Instruction tuning, applied solely on the query side for streamlined efficiency - Comprehensive training across a vast, multilingual text corpus spanning diverse domains and scenarios. This training leverages both weakly supervised and supervised data, ensuring the model's applicability across numerous languages and a wide array of downstream tasks. Observe the config_sentence_transformers.json to see all pre-built prompt names. Otherwise, you can use `model.encode(queries, prompt="Instruct: ...\nQuery: "` to use a custom prompt of your choice.
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**gte-Qwen2-7B-instruct** is the latest model in the gte (General Text Embedding) model family that ranks **No.1** in both English and Chinese evaluations on the Massive Text Embedding Benchmark MTEB benchmark (as of June 16, 2024). Recently, the **Qwen team** released the Qwen2 series models, and we have trained the **gte-Qwen2-7B-instruct** model based on the Qwen2-7B LLM model. Compared to the gte-Qwen1.5-7B-instruct model, the **gte-Qwen2-7B-instruct** model uses the same training data and training strategies during the finetuning stage, with the only difference being the upgraded base model to Qwen2-7B. Considering the improvements in the Qwen2 series models compared to the Qwen1.5 series, we can also expect consistent performance enhancements in the embedding models. - Integration of bidirectional attention mechanisms, enriching its contextual understanding. - Instruction tuning, applied solely on the query side for streamlined efficiency - Comprehensive training across a vast, multilingual text corpus spanning diverse domains and scenarios. This training leverages both weakly supervised and supervised data, ensuring the model's applicability across numerous languages and a wide array of downstream tasks.
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We are excited to introduce the `gte-modernbert` series of models, which are built upon the latest modernBERT pre-trained encoder-only foundation models. The `gte-modernbert` series models include both text embedding models and rerank models. The `gte-modernbert` models demonstrates competitive performance in several text embedding and text retrieval evaluation tasks when compared to similar-scale models from the current open-source community. This includes assessments such as **MTEB**, **LoCO**, and **COIR** evaluation. - Developed by: Tongyi Lab, Alibaba Group - Model Type: Text reranker - Primary Language: English - Model Size: 149M - Max Input Length: 8192 tokens
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We present **Tongyi DeepResearch**, an agentic large language model featuring 30 billion total parameters, with only 3 billion activated per token. Developed by Tongyi Lab, the model is specifically designed for **long-horizon, deep information-seeking** tasks. Tongyi-DeepResearch demonstrates state-of-the-art performance across a range of agentic search benchmarks, including Humanity's Last Exam, BrowserComp, BrowserComp-ZH, WebWalkerQA, GAIA, xbench-DeepSearch and FRAMES. You can download the model then run the inference scipts in https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch.
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