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#RAG

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10月1日周四
  1. Aravind Srinivas53

    Perplexity 开源其上下文嵌入模型,该模型在 turbopuffer 的 context-bench 上表现最佳。引用内容显示 pplx-embed-v2-context-9b-preview 采用整篇文档视野下编码每个文本块的新训练方式,在 ConTEB 和 turbopuffer 的 context-bench 上创下 SOTA,详见 https://www.perplexity.ai/hub/blog/contextual-embedding-beyond-the-gold-passage

    引用Perplexity@perplexity_ai

    We built a new way to train contextual embedding models, which encode each chunk of a document with the whole document in view. pplx-embed-v2-context-9b-preview sets a new state of the art on ConTEB and @turbopuffer's new, privately held context-bench. https://www.perplexity.ai/hub/blog/contextual-embedding-beyond-the-gold-passage

9月3日周四
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5月17日周五