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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
Wir stellen vor text-embedding-3-smallOpenAIs neueste Innovation im Bereich Text-Embeddings
Veröffentlicht von OpenAI am 25. Januar 2024 text-embedding-3-small ist ein hochmodernes Text-Embedding-Modell, das für überragende Leistung und Effizienz entwickelt wurde. Dieses Modell stellt einen bedeutenden Fortschritt dar und dient der Umwandlung verschiedenster Texteingaben in kompakte, numerische Repräsentationen (Embeddings), die sich hervorragend für diverse Anwendungen des maschinellen Lernens eignen. Es ist der leistungsstarke Nachfolger von text-embedding-ada-002, bietet durchweg verbesserte Funktionen.
🌟 Hauptmerkmale und Vorteile
- ✅ Verbesserte Leistung: Erzielt bemerkenswerte Verbesserungen bei der mehrsprachigen Informationssuche (MIRACL) und bei englischspezifischen Aufgaben (MTEB), wodurch es robuster und genauer wird.
- 💰 Kosteneffizienz: Erleben Sie ein substanzielles 5-fache Kostenreduzierung im Vergleich zum Vorgängermodell text-embedding-ada-002und bietet Entwicklern und Unternehmen erhebliche Einsparungen.
- 📏 Kompakte Größe: Bei einer Einbettungsgröße von 512 AbmessungenDieses Modell eignet sich ideal für Umgebungen mit Speicher- und Speicherplatzbeschränkungen und gewährleistet einen effizienten Betrieb ohne Qualitätseinbußen.
🚀 Vielseitige Anwendungsmöglichkeiten
Der text-embedding-3-small Das Modell ist für ein breites Anwendungsspektrum konzipiert und ermöglicht intelligente Textanalyse und -integration:
- Intelligente Suche: Verbessern Sie Suchalgorithmen, indem Sie Ergebnisse präzise nach semantischer Relevanz ordnen.
- Textclustering: Ähnliche Textdokumente oder Zeichenketten lassen sich für eine fortgeschrittene Datenanalyse und -organisation gruppieren.
- Empfehlungssysteme: Optimieren Sie Ihre Empfehlungssysteme, indem Sie auf Basis der Textähnlichkeit verwandte Artikel vorschlagen.
- Anomalieerkennung: Ungewöhnliche Muster oder Ausreißer in großen Datensätzen mit höherer Präzision identifizieren.
- Diversitätsmessung: Analysieren Sie die Breite und Vielfalt der Textdaten, um tiefergehende Erkenntnisse zu gewinnen.
- Inhaltsklassifizierung: Klassifiziere Textzeichenketten, indem du sie mit ihren semantisch ähnlichsten Bezeichnungen verknüpfst.
🌐 Umfangreiche Sprachunterstützung
Konzipiert für ein globales Publikum, text-embedding-3-small bietet robuste Unterstützung für mehrere Sprachenwodurch die Zugänglichkeit und der Nutzen für verschiedene linguistische Datensätze und internationale Anwendungen erheblich verbessert werden.
⚙️ Technische Spezifikationen
- Architektur: Das Modell nutzt modernste Technologie. Transformatorbasierte Architektur, sorgfältig optimiert sowohl für Recheneffizienz als auch für die Erzeugung von Hochleistungs-Einbettungen.
- Trainingsdaten: Ausgebildet auf einem umfangreiche und vielfältige Sammlung von TextquellenDadurch wird sichergestellt, dass ein breites Spektrum an sprachlichen Mustern und semantischen Nuancen erfasst wird. Dieses umfassende Training minimiert Verzerrungen und gewährleistet eine zuverlässige Leistung über verschiedene demografische Gruppen und Anwendungsfälle hinweg.
- Datenquelle und -größe: Umfasst Millionen von Textdokumenten und ermöglicht dem Modell so ein tiefgreifendes Verständnis der sprachlichen Komplexität und der jeweiligen Kontexte.
📊 Leistungsbenchmarks
Der text-embedding-3-small Das Modell setzt neue Maßstäbe in puncto Einbettungsleistung:
- ⭐ Deutliche Verbesserungen gegenüber text-embedding-ada-002:
- MIRACL-Ergebnis: Anstieg von 31,4 % auf 44,0 % (eine bemerkenswerte Verbesserung um 12,6 %).
- MTEB-Punktzahl: Verbesserung von 61,0 % auf 62,3 %Die
- 🎯 Höhere Genauigkeit: Zeigt überragende Genauigkeit sowohl bei mehrsprachigen als auch bei englischsprachigen Benchmarks und liefert präzisere und zuverlässigere Einbettungen.
- ⚡ Erhöhte Geschwindigkeit: Arbeitet effizienter als Vorgängermodelle, was zu geringeren Latenzzeiten und einem niedrigeren Bedarf an Rechenressourcen führt.
- 🛡️ Robustheit: Es ist in der Lage, verschiedene Eingabetypen effektiv zu verarbeiten und gewährleistet so eine konsistente und zuverlässige Leistung über ein breites Spektrum von Anwendungen und Datenkomplexitäten hinweg.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was ist text-embedding-3-small?
A1: Es handelt sich um das neueste Text-Embedding-Modell von OpenAI, das am 25. Januar 2024 veröffentlicht wurde und dazu dient, Text in effiziente numerische Darstellungen (Embeddings) für maschinelle Lernaufgaben umzuwandeln. Es bietet eine verbesserte Leistung und Kosteneffizienz gegenüber seinen Vorgängern.
Frage 2: Wie verhält es sich im Vergleich zu text-embedding-ada-002?
A2: text-embedding-3-small bietet eine deutlich verbesserte Leistung (z. B. höhere MIRACL- und MTEB-Werte) und ist 5-mal kosteneffizienter als text-embedding-ada-002bei gleichzeitiger Beibehaltung einer kompakten Einbaugröße.
Frage 3: Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für dieses Modell?
A3: Es eignet sich ideal für eine breite Palette von Anwendungen, darunter intelligente Suche, Textclustering, Empfehlungssysteme, Anomalieerkennung, Diversitätsmessung und Textklassifizierung über verschiedene Sprachen hinweg.
Frage 4: Ist text-embedding-3-small für mehrsprachige Anwendungen geeignet?
A4: Ja, es bietet umfassende Unterstützung für mehrere Sprachen und zeigt deutliche Leistungsverbesserungen bei mehrsprachigen Retrieval-Benchmarks (MIRACL), wodurch es sich hervorragend für diverse linguistische Datensätze eignet.
Frage 5: Welche Einbettungsdimension hat text-embedding-3-small?
A5: Das Modell erzeugt Einbettungen mit einer kompakten Größe von 512 AbmessungenDadurch eignet es sich besonders für Umgebungen mit begrenztem Speicher und Speicherplatz.
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