Research notes and engineering write-ups from CHEON:AI.
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Oct 7, 2026·News
체온 임베딩 0.6B는 문장을 1,024차원 벡터로 바꾸는 다국어 임베딩 모델이에요. 한 번에 32,768토큰까지 읽고, 다국어 임베딩 벤치마크 MMTEB의 128개 과제 평균 71.73으로 13배 큰 Qwen3-Embedding-8B를 앞섰어요. 영어 질문 하나로 다섯 언어의 답을 찾는 예제와, 공개 데이터셋 AutoRAG의 문단 720개에서 정답을 1위로 찾은 사례를 코드와 함께 소개해요.
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