Главная › Нейросети › GTE-Large
The gte-large embedding model converts English sentences, paragraphs and moderate-length documents into a 1024-dimensional dense vector space, delivering high-quality semantic embeddings optimized for information retrieval, semantic textual similarity, reranking and...
ID для подключения по API: thenlper/gte-large
[API: prompt]× Очистить полеЗдесь появится текстовый ответ модели, когда запрос будет выполнен.
Пока пусто
Здесь появится история твоих запросов к GTE-Large — промт, результат и дата каждой генерации. Войди, чтобы начать копить историю.
Пример запроса
Полная документация и ключ доступны после регистрации.
Цена считается по фактическому расходу токенов/секунд.
«Кратко объясни, в чём разница между двумя подходами к задаче, и предло…»
Реальные примеры от пользователей появятся здесь после первых генераций.