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const { OpenAI } = require('openai');
const main = async () => {
const api = new OpenAI({ apiKey: '', baseURL: 'https://api.ai.cc/v1' });
const text = 'Your text string goes here';
const response = await api.embeddings.create({
input: text,
model: 'text-embedding-3-large',
});
const embedding = response.data[0].embedding;
console.log(embedding);
};
main();
import json
from openai import OpenAI
def main():
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
text = "Your text string goes here"
response = client.embeddings.create(input=text, model="text-embedding-3-large")
embedding = response.data[0].embedding
print(json.dumps(embedding, indent=2))
main()
Produktdetails
✨ Enthüllung text-embedding-3-largeDas bahnbrechende Einbettungsmodell von OpenAI
Gestartet von OpenAI An 25. Januar 2024, text-embedding-3-large Dies stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Text-Embedding-Technologie dar. Dieses Modell der nächsten Generation zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, komplexe Textdaten in hocheffektive, hochdimensionale numerische Darstellungen umzuwandeln, die für eine Vielzahl moderner Aufgaben des maschinellen Lernens unerlässlich sind.
Grundlegende Modellinformationen:
- ► Modellbezeichnung: text-embedding-3-large
- ► Entwickler: OpenAI
- ► Veröffentlichungsdatum: 25. Januar 2024
- ► Modelltyp: Texteinbettung
🚀 Kernvorteile & Hauptmerkmale
text-embedding-3-large zeichnet sich durch innovative Merkmale aus, die für überlegene Leistung und Flexibilität entwickelt wurden:
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✓ Spitzenleistung: Dieses Modell liefert die höchste Leistung Die bisherigen Einbettungen weisen bemerkenswerte Verbesserungen gegenüber ihren Vorgängern auf und setzen neue Branchenstandards.
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✓ Flexible Einbettungsgröße: Entwickler erhalten beispiellose Kontrolle durch die Unterstützung von Einbettungsdimensionen im Bereich von 256 bis 3072Diese Flexibilität ermöglicht einen optimalen Kompromiss zwischen Leistungsanforderungen und Ressourcenverbrauch.
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✓ Native Unterstützung für verkürzte Einbettungen: Eine einzigartige Funktion, die es Entwicklern ermöglicht, Einbettungsvektoren zu verkürzen, ohne dass es zu einem signifikanten Verlust ihrer konzeptionellen Repräsentation kommt. Dies ist ideal zur Optimierung des Speicherplatzes und zur Reduzierung des Rechenaufwands.
💡 Ideale Anwendungsfälle für text-embedding-3-large
Die robusten Eigenschaften dieses Modells machen es perfekt geeignet für eine breite Palette anspruchsvoller Anwendungen:
- ▷ Hochleistungssuche: Erzielen Sie präzise und blitzschnelle Suchergebnisse in riesigen Informationsbeständen.
- ▷ Erweiterte Clusteranalyse: Ermöglicht anspruchsvolle Datenanalysen und Gruppierungen für tiefere Einblicke in komplexe Datensätze.
- ▷ Erweiterte Empfehlungen: Leistungsstarke und kontextrelevante Empfehlungssysteme.
- ▷ Robuste Anomalieerkennung: Effiziente Identifizierung von Ausreißern und ungewöhnlichen Mustern in großen Datenströmen.
- ▷ Detaillierte Diversitätsmessung: Analysiere die Breite und Vielfalt umfangreicher Textkorpora mit hoher Präzision.
- ▷ Genaue Klassifizierung: Hervorragende Fähigkeiten in der Kategorisierung komplexer Textdaten, auch in anspruchsvollen Bereichen.
- ▷ Globale mehrsprachige Unterstützung: Dank der erweiterten Unterstützung für mehrere Sprachen eignet es sich hervorragend für internationale und sprachlich vielfältige Anwendungen.
⚙️ Exzellente technische Architektur und Schulung
Detaillierte Einblicke:
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● Architektur: Aufgebaut auf modernster Technologie Transformatorbasierte Architektur, speziell entwickelt für die Erzeugung hochdimensionaler Einbettungen mit überlegenen Leistungseigenschaften.
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● Trainingsdaten: Ausgebildet auf einem umfangreicher und äußerst vielfältiger DatensatzSorgfältig zusammengestellt, um eine große Bandbreite an sprachlichen Nuancen, Semantik und kontextuellen Komplexitäten zu erfassen.
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● Datenquelle & Größe: Das Training des Models umfasste Milliarden von Texteinträgenum ein umfassendes und tiefgründiges Verständnis der menschlichen Sprache zu gewährleisten.
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● Diversität & Vorurteilsminimierung: Es wurden erhebliche Anstrengungen unternommen, um eine hohe Diversität der Trainingsdaten sicherzustellen, um aktiv Verzerrungen mindernDadurch werden Fairness, Robustheit und Zuverlässigkeit des Modells über verschiedene Anwendungen und Benutzergruppen hinweg verbessert.
📈 Unübertroffene Leistungskennzahlen
text-embedding-3-large weist deutliche Verbesserungen auf und erzielt Spitzenleistungen bei allen wichtigen Benchmarks:
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⚡ MIRACL-Ergebnis: Ein erheblicher Anstieg gegenüber 31,4 % (erreicht durch ada-002) auf ein beeindruckendes 54,9 %, was die überlegenen Abruffähigkeiten unterstreicht.
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⚡ MTEB-Punktzahl: Verbessert von 61,0 % (mit ada-002) zu einem robusten 64,6 %und bestätigt damit die insgesamt verbesserte Einbettungsqualität.
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⚡ Genauigkeit: Liefert konstant Höchste Präzision über ein breites Spektrum an Benchmarks hinweg, um hochzuverlässige Ergebnisse für kritische Aufgaben zu gewährleisten.
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⚡ Geschwindigkeit: Optimiert für schnellere Bearbeitungszeitenund erhält dabei auch bei Nutzung der größeren Dimensionalitätsoptionen die Effizienz aufrecht.
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⚡ Robustheit: Exponate hohe Leistungsstabilität über eine Vielzahl von Eingabetypen und komplexe Kontextszenarien hinweg gewährleistet es einen zuverlässigen Betrieb.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu text-embedding-3-large
Frage 1: Was ist text-embedding-3-large und wann wurde es veröffentlicht?
A1: text-embedding-3-large ist das neueste und fortschrittlichste Text-Embedding-Modell von OpenAI. Es wurde entwickelt, um Text in hochdimensionale numerische Vektoren umzuwandeln, die die semantische Bedeutung erfassen. Es wurde offiziell veröffentlicht am 25. Januar 2024Die
Frage 2: Wie bedeutend sind die Leistungsverbesserungen gegenüber Vorgängermodellen wie dem ada-002?
A2: Es bietet deutliche Verbesserungen, insbesondere eine Steigerung des MIRACL-Scores von 31,4 % (ada-002) auf 54,9 % und des MTEB-Scores von 61,0 % (ada-002) auf 64,6 %. Diese Kennzahlen unterstreichen die überlegene Genauigkeit und die insgesamt höhere Qualität der Einbettung.
Q3: Unterstützt text-embedding-3-large anpassbare Einbettungsdimensionen?
A3: Ja, es bietet flexible Einbettungsgrößen, sodass Entwickler die Dimensionen auswählen können. 256 bis 3072Dies ermöglicht eine Feinabstimmung zwischen optimaler Leistung und effizienter Ressourcennutzung.
Q4: In welchen Hauptanwendungsbereichen spielt dieses Modell seine Stärken aus?
A4: Es eignet sich ideal für leistungsstarke Suchvorgänge, fortgeschrittenes Clustering, verbesserte Empfehlungssysteme, robuste Anomalieerkennung, detaillierte Diversitätsmessung und genaue Textklassifizierung, insbesondere in Umgebungen, die mehrsprachige Unterstützung erfordern.
Frage 5: Ist das Modell für die Verarbeitung mehrerer Sprachen geeignet?
A5: Absolut. text-embedding-3-large bietet eine deutlich verbesserte Unterstützung für mehrere Sprachen und ist damit eine hocheffektive Lösung für globale Anwendungen und diverse linguistische Datensätze.
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