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@@ -3117,6 +3117,14 @@ It is based on a BERT architecture (JinaBERT) that supports the symmetric bidire
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We have designed it for high performance in mono-lingual & cross-lingual applications and trained it specifically to support mixed German-English input without bias.
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Additionally, we provide the following embedding models:
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- [`jina-embeddings-v2-small-en`](https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v2-small-en): 33 million parameters.
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- [`jina-embeddings-v2-base-en`](https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v2-base-en): 137 million parameters.
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3122 |
- [`jina-embeddings-v2-base-zh`](): Chinese-English Bilingual embeddings (soon).
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We have designed it for high performance in mono-lingual & cross-lingual applications and trained it specifically to support mixed German-English input without bias.
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3118 |
Additionally, we provide the following embedding models:
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3119 |
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`jina-embeddings-v2-base-de` ist ein zweisprachiges Text-Embedding-Modell für Deutsch und Englisch,
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welches Texteingaben mit einer Länge von bis zu 8192 Token unterstützt.
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Es basiert auf der adaptierten Bert-Modell-Architektur JinaBERT,
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welche mithilfe einer symmetrische Variante von [ALiBi](https://arxiv.org/abs/2108.12409) längere Eingabetexte erlaubt.
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Wir haben, das Model für hohe Performance in einsprachigen und cross-lingual Anwendungen entwickelt und speziell darauf trainiert,
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gemischte deutsch-englische Eingaben ohne einen Bias zu kodieren.
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Des Weiteren stellen wir folgende Embedding-Modelle bereit:
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- [`jina-embeddings-v2-small-en`](https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v2-small-en): 33 million parameters.
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3129 |
- [`jina-embeddings-v2-base-en`](https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v2-base-en): 137 million parameters.
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3130 |
- [`jina-embeddings-v2-base-zh`](): Chinese-English Bilingual embeddings (soon).
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