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El modelo de incrustación Llama Nemotron Embed VL 1B V2 está optimizado para la recuperación multimodal de preguntas y respuestas. El modelo puede incrustar «documentos» en forma de imagen, texto o una combinación de imagen y texto. Los documentos se pueden recuperar a partir de una consulta del usuario en formato de texto. El modelo admite imágenes que contengan texto, tablas, gráficos e infografías.

El modelo NV-Embed es un modelo de incrustación generalista que destaca en 56 tareas, entre las que se incluyen la recuperación, la reordenación, la clasificación, la agrupación en clústeres y la similitud textual semántica. NV-Embed alcanza la puntuación más alta, 59,36, en 15 tareas de recuperación dentro de esta prueba comparativa. NV-Embed presenta varios diseños innovadores, como vectores latentes para mejorar la salida de las incrustaciones agrupadas y un método de ajuste de instrucciones en dos etapas, lo que mejora la precisión tanto de las tareas de recuperación como de las que no lo son. Para obtener más detalles técnicos, consulta el artículo: «NV-Embed: técnicas mejoradas para entrenar modelos de lenguaje a gran escala (LLM) como modelos de incrustación generalistas».