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English(EN) Is RCP-nDCG our own methodology? Yes.

Cohere 声称 Embed 5 Fast 在 95% 的数据集上领先 Google 的 EmbeddingGemma 2

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

Cohere 声称其 Embed 5 Fast 模型在性能上优于近期强大的嵌入模型，包括 Google 的 EmbeddingGemma 2。该公司声称在使用其专有的 RCP-nDCG@10 方法论进行评估时，Embed 5 Fast 在 163 个数据集中的 95% 以上的数据集上表现领先。Cohere 还确认 RCP-nDCG 是他们自己开发的方法论，并且他们在标准的 nDCG@10 指标上继续保持领先。 AI

影响 强化了嵌入模型领域的竞争格局，可能影响基于性能声明的采用。

排序理由 这是关于现有模型性能的声明，而不是新发布或研究论文。

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Cohere 声称 Embed 5 Fast 在 95% 的数据集上领先 Google 的 EmbeddingGemma 2

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这是关于现有模型性能的声明，而不是新发布或研究论文。
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报道来源 [2]

  1. X — Cohere TIER_1 English(EN) · cohere ·

    RCP-nDCG是我们的方法论吗？是的。

    Is RCP-nDCG our own methodology? Yes. Do we still lead when it comes to standard nDCG@10? Also yes. https://t.co/OCi6kL20pe

  2. X — Cohere TIER_1 English(EN) · cohere ·

    一些强大的嵌入模型最近发布了。我们的仍然更好。

    Some strong embeddings models have been released recently. Ours is still better. We benchmarked Embed 5 Fast against Google's EmbeddingGemma 2 across 163 datasets using RCP-nDCG@10. Embed 5 Fast leads on over 95% of them. https://t.co/8AAdeCp6d3

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