Cohere Embed Multilingual Light Image 3
cohere.embed-multilingual-light-image-v3.0は、テキスト入力またはイメージからテキスト埋込みを作成できるマルチモーダル・モデルです。イメージ入力はコンソールで使用できないため、APIを使用する必要があります。APIの場合は、実行ごとにbase64エンコード・イメージを入力します。たとえば、512 x 512イメージは、約1,610トークンに変換されます。
これらのリージョンで使用可能
- ブラジル東部(サンパウロ)(専用AIクラスタのみ)
- ドイツ中央部(フランクフルト)(専用AIクラスタのみ)
- 日本中央部(大阪)(専用AIクラスタのみ)
- UAE East (ドバイ) (専用AIクラスタのみ)
- 英国南部(ロンドン)(専用AIクラスタのみ)
- 米国東部(アッシュバーン)(専用AIクラスタのみ)
- 米国中西部(シカゴ)(専用AIクラスタのみ)
このモデルへのアクセス
主な機能
- テキストとイメージの両方ではなく入力してください。
- イメージの埋込みを取得するには、1つのイメージのみが許可されます。同じ埋込みにテキストとイメージを組み合せることはできません。APIによるイメージ入力のみ。
- ライトモデルは、元のモデルよりも小さく、高速です。
- 英語または多言語。
- モデルは、埋込みごとに384ディメンション・ベクトルを作成します。
- 埋込み当たり最大128,000トークン。
- コンソールで、5MB以下の
.pngまたは.jpgイメージを入力します。 - APIの場合は、実行ごとに
base64エンコード・イメージを入力します。たとえば、512 x 512イメージは、約1,610トークンに変換されます。 - 次の場合にCohere Embed Multilingualモデルを使用します。
- 英語のかわりに、ドキュメントはサポートされている言語のいずれかで記述されます。
- ドキュメントは複数の言語で記述され、それらの言語はサポートされている言語の1つです。
オンデマンドモード
cohere.embed-multilingual-light-image-v3.0モデルは、オンデマンド・モードでは使用できません。
モデルの専用AIクラスタ
リストされた任意のリージョンの専用AIクラスタを介してモデルに到達するには、専用AIクラスタにそのモデルのエンドポイントを作成する必要があります。このモデルに一致するクラスタユニットサイズについては、次の表を参照してください。
| ベース・モデル | ファインチューニング・クラスタ | ホスティング・クラスタ | 価格設定ページ情報 | クラスタ制限の引上げをリクエスト |
|---|---|---|---|---|
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ファインチューニングに使用できません |
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専用AIクラスタで埋込みモデルをホストするための十分なクラスタ制限がテナンシにない場合は、dedicated-unit-embed-cohere-count制限を1増やすようにリクエストします。
クラスタのエンドポイント・ルール
- 専用AIクラスタは、最大50個のエンドポイントを保持できます。
- これらのエンドポイントを使用して、同じベース・モデルまたは同じバージョンのカスタム・モデルのいずれかを指し示す別名を作成しますが、両方のタイプは作成しません。
- 同じモデルの複数のエンドポイントにより、異なるユーザーまたは目的に簡単に割り当てることができます。
| ホスト・クラスタ・ユニット・サイズ | エンドポイント・ルール |
|---|---|
| Embed Cohere |
|
-
ホスティング・クラスタでサポートされるコール・ボリュームを増やすには、専用AIクラスタを編集してインスタンス数を増やします。専用AIクラスタの更新を参照してください。
-
クラスタ当たり50を超えるエンドポイントの場合、制限
endpoint-per-dedicated-unit-countの引上げをリクエストします。サービス制限の引上げのリクエストおよび生成AIのサービス制限を参照してください。
クラスタ・パフォーマンス・ベンチマーク
様々なユースケースについて、Cohere Embed Multilingual Light Image 3クラスタのパフォーマンス・ベンチマークを確認します。
リリース日と除・売却日
| モデル | リリース日 | オンデマンド処分日 | 専用モード除・売却日 |
|---|---|---|---|
cohere.embed-multilingual-light-image-v3.0
|
2025-05-14 | このモデルではオンデマンド・モードは使用できません。 | 2,026-1-22 |
テキスト埋込みの入力データ
テキスト埋込みを作成するための入力データには、次の要件があります。
- 埋込み用の文、フレーズまたは段落は、一度に1つのフレーズを追加するか、ファイルをアップロードして追加できます。
.txt拡張子を持つファイルのみが許可されます。- 入力ファイルを使用する場合、ファイル内の入力文、フレーズまたは段落は、改行文字で区切る必要があります。
- 各実行には最大96の入力が許可されます。
- コンソールでは、テキストのみのモデルの各入力は512トークン未満である必要があります。
- 入力が長すぎる場合は、「切捨て」パラメータを「開始」または「終了」に設定して、テキストの開始または終了をトークン制限内に収めるかどうかを選択します。入力が512トークン制限を超え、「切捨て」パラメータが「なし」に設定されている場合、エラー・メッセージが表示されます。
- テキスト・モデルおよびイメージ・モデルでは、最大128,000個のトークンを追加するファイルおよび入力を使用できます。
- Cohere Embed English Image V3などのテキストおよびイメージ埋込みモデルでは、テキストを追加するか、1つのイメージのみを追加できます。イメージには、APIを使用できます。イメージ入力はコンソールで使用できません。APIの場合は、実行ごとにbase64エンコード・イメージを入力します。たとえば、512 x 512イメージは、約1,610トークンに変換されます。
OCI Generative AIでのテキスト埋込みの作成について学習します。
埋込モデル・パラメータ
埋込みモデルを使用する場合、次のパラメータを変更することで、別の出力を取得できます。
- 切捨て
-
文の開始トークンと終了トークンを切り捨てるかどうか(その文が許容されるトークンの最大数を超える場合)。たとえば、文には516個のトークンがありますが、最大トークン・サイズは512です。終了を切り捨てる場合、その文の最後の4つのトークンが切り捨てられます。