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퍼플렉시티, 검색 임베딩 0.6B·9B 모델 공개

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모델 사양표와 검색용 문서 매칭 도식 / TokenPost.ai

퍼플렉시티의 검색용 임베딩 모델 ‘pplx-embed-v2-late’ 0.6B·9B 버전이 공개됐다. 9B 모델 페이지에는 매개변수가 8B로 표시됐다.

퍼플렉시티의 허깅페이스 공식 계정에는 두 버전이 각각 등록돼 있다. 0.6B 모델은 0.6B, 9B 모델은 8B로 기재됐다. 모델 이름과 매개변수 표기가 다른 이유는 공개 자료에서 설명하지 않았다.

크립토브리핑은 새 모델이 OCR 전처리 없이 작동한다고 보도했지만, 구체적인 지원 범위는 공식 자료에서 확인되지 않았다. ViDoRe v3 점수가 62.3%에서 63.5%로 올랐으며, 특정 검색 작업에서 9B 모델의 nDCG@10이 최대 81.3%였다는 수치도 전했다. 이 기능과 수치는 공식 모델 자료에서 확인되지 않아 검증된 성능으로 단정하기 어렵다.

퍼플렉시티는 앞서 토큰별 벡터와 MaxSim 방식으로 검색 관련도를 계산하는 ‘pplx-embed-v1-late-0.6b’를 공개했다. 이 설명은 v1 모델 카드에 담겼으며, v1의 작동 방식이 이번 v2 late 모델에도 적용되는지는 확인되지 않았다.

이름이 비슷한 ‘pplx-embed-v2-context-9b-preview’는 별도 모델이다. 퍼플렉시티는 이 모델을 문서 조각을 주변 문맥과 함께 표현하는 맥락형 임베딩으로 소개했다. 두 v2 모델의 기능이나 출시 목적이 같다는 설명은 없다.

퍼플렉시티의 검색 API가 평가 지수에서 1위를 기록한 사례는 앞서 본지가 보도했다. 해당 API 평가 결과와 이번 임베딩 모델의 성능은 별개의 사안이다.

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