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  ## Yinka
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- Yinka embedding 模型是在开原模型[stella-v3.5-mrl](https://huggingface.co/infgrad/stella-mrl-large-zh-v3.5-1792d)上续训的,采用了[piccolo2](https://huggingface.co/sensenova/piccolo-large-zh-v2)提到的多任务混合损失(multi-task hybrid loss training)。同样本模型也支持了可变的向量维度。
1062
 
1063
  ## 使用方法
1064
  该模型的使用方法同[stella-v3.5-mrl](https://huggingface.co/infgrad/stella-mrl-large-zh-v3.5-1792d)一样, 无需任何前缀。
 
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  ## Yinka
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+ Yinka embedding 模型是在开源模型[stella-v3.5-mrl](https://huggingface.co/infgrad/stella-mrl-large-zh-v3.5-1792d)上续训的,采用了[piccolo2](https://huggingface.co/sensenova/piccolo-large-zh-v2)提到的多任务混合损失(multi-task hybrid loss training)。同样本模型也支持了可变的向量维度。
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  ## 使用方法
1064
  该模型的使用方法同[stella-v3.5-mrl](https://huggingface.co/infgrad/stella-mrl-large-zh-v3.5-1792d)一样, 无需任何前缀。