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Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型，专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能，为组织在结合专有数据集与大型语言模型（LLMs）进行检索增强生成（RAG）或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型（xs）到大型（l），具有不同的上下文窗口和参数数量，以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。

Pile-T5是EleutherAI推出的一款自然语言处理模型，它在原有的T5模型基础上，采用了Pile数据集和LLAMA分词器进行训练，以改善对代码任务的理解能力。该模型经过了2万亿个token的训练，是原T5模型训练量的两倍。Pile-T5在多项下游任务中表现出色，尤其是在代码相关任务上。此外，EleutherAI还提供了中间检查点，以便研究人员研究模型随时间的演变。

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