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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-ada-002',
});
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-ada-002")
embedding = response.data[0].embedding
print(json.dumps(embedding, indent=2))
main()
Produktdetails
Erkundung von text-embedding-ada-002: Das fortschrittliche Text-Embedding-Modell von OpenAI.
Modellgrundlagen
- Modellbezeichnung: text-embedding-ada-002
- Entwickler/Schöpfer: OpenAI
- Veröffentlichungsdatum: Dezember 2022
- Version: text-embedding-ada-002
- Modelltyp: Texteinbettung
Überblick: Text in verwertbare Daten umwandeln
text-embedding-ada-002 Es handelt sich um OpenAIs hochmodernes, effizientes und äußerst zuverlässiges Embedding-Modell. Seine Kernfunktion besteht darin, Text in natürlicher Sprache präzise in numerische Vektordarstellungen, sogenannte Embeddings, umzuwandeln. Diese Fähigkeit macht es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für eine Vielzahl von Anwendungen. Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), wodurch Maschinen in die Lage versetzt werden, menschliche Kommunikation mit beispielloser Effektivität zu verstehen, zu interpretieren und zu verarbeiten.
Besondere Merkmale
- ✨ Hohe Dimensionalität: Erzeugt Einbettungen mit 1536 Abmessungenwodurch eine umfassende und detaillierte Erfassung semantischer Informationen aus dem Text gewährleistet wird.
- 🌐 Breiter Anwendungsbereich: Seine Vielseitigkeit macht es für eine breite Palette von NLP-Aufgaben geeignet, darunter fortgeschrittene Suchfunktionen, intelligentes Text-Clustering und präzise Klassifizierungssysteme.
- 🚀 Skalierbarkeit: Optimiert für die nahtlose Integration in Unternehmenslösungen, fähig zur effizienten Verarbeitung große Datensätze und Anfragen mit hohem Volumen ohne Leistungseinbußen.
Vielseitige Anwendungsmöglichkeiten von text-embedding-ada-002
Der text-embedding-ada-002 model ermöglicht eine breite Palette praktischer Anwendungen in verschiedenen Branchen:
- 🔍 Erweiterte Suche: Verbessert die Suchrelevanz durch die Rangfolge der Ergebnisse basierend auf einem tiefen semantischen Verständnis der Suchanfragen.
- 📦 Intelligentes Clustering: Gruppiert ähnliche Textdokumente oder Zeichenketten, um die Datenorganisation und -findung zu vereinfachen.
- 💡 Personalisierte Empfehlungen: Ermöglicht präzisere Empfehlungsalgorithmen durch die Identifizierung verwandter Inhalte oder Produkte.
- 🚨 Anomalieerkennung: Es ist von entscheidender Bedeutung für die Sicherheit und Qualitätskontrolle, da es ungewöhnliche oder Ausreißer-Einträge in großen Datensätzen identifiziert.
- 📊 Diversitätsmessung: Analysiert Ähnlichkeitsverteilungen, um eine ausgewogene und vielfältige Inhaltsdarstellung zu gewährleisten.
- 🏷️ Genaue Klassifizierung: Ordnet Textzeichenketten anhand semantischer Ähnlichkeit mit hoher Präzision vordefinierten Kategorien zu.
Hervorhebung: Effizienz der medizinischen Kodierung
Der text-embedding-ada-002 model zeigt außergewöhnliche Leistungen in spezialisierten Bereichen wie Medizinische KodierungEs identifiziert erfolgreich den relevantesten Code aus einer Reihe ähnlicher Optionen in 80 % der FälleDies ist eine deutliche Verbesserung gegenüber GPT-4, das bei der gleichen Aufgabe eine Genauigkeit von 50 % erreicht.
Um mehr über diese Anwendung und andere KI-Fortschritte im Gesundheitswesen zu erfahren, können Sie Folgendes konsultieren: KI im Gesundheitswesen: Generative KI-Anwendungen und Beispiele
Technische Spezifikationen
Architektonische Stiftung
Das Modell basiert auf einem ausgeklügelten Transformatorbasierte ArchitekturDieses Design wird für seine bemerkenswerte Effizienz bei der Verarbeitung sequenzieller Daten hoch gelobt, da es in der Lage ist, Kontextbeziehungen zwischen Wörtern präzise zu erfassen und ein überlegenes semantisches Verständnis zu erzielen.
Umfassende Trainingsdaten
text-embedding-ada-002 wurde auf einem umfangreicher und vielfältiger DatensatzDie sorgfältig aus einem breiten Spektrum von Internettexten zusammengestellten Daten, darunter wissenschaftliche Artikel, E-Books und verschiedene Webseiten, ermöglichen es dem Modell, effektiv auf zahlreiche Anwendungsbereiche zu generalisieren und nuancierte Sprachmuster zu erfassen.
Stichtag für die Kenntnis
Die Wissensbasis des Modells ist durch eine Stichtag für die Kenntniserhebung: September 2021Folglich verarbeitet und versteht es nur Informationen, die bis zu diesem bestimmten Datum verfügbar sind, ohne Ereignisse oder Daten aus der Zeit nach diesem Datum einzubeziehen.
Bekenntnis zu Vielfalt und Abbau von Vorurteilen
OpenAI unternahm erhebliche Anstrengungen, um während des Trainings eine breite Palette von Textquellen einzubeziehen. potenzielle Verzerrungen minimierenTrotz dieser Maßnahmen können aufgrund der Natur groß angelegter Datenerhebungen weiterhin Verzerrungen bestehen. Kontinuierliche Evaluierung und regelmäßige Aktualisierungen sind unerlässlich, um identifizierte Verzerrungen zu erkennen und abzuschwächen und so eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung zu gewährleisten.
Leistung und Benchmarks
Komparativer Vorteil
Bei der Markteinführung text-embedding-ada-002 deutlich übertraf viele seiner Vorgänger und zeitgenössische Modelle, die sich insbesondere durch ihre beeindruckende Kosteneffizienz und robuste SkalierbarkeitDie
Genauigkeitsmetriken
Das Modell demonstriert hohe und beständige Genauigkeit über alle wichtigen Benchmarks hinweg:
- 🌍 MIRACL: Erzielte eine durchschnittliche Punktzahl von 31,4 %und demonstriert damit seine Leistungsfähigkeit bei komplexen, mehrsprachigen Suchaufgaben.
- 🇬🇧 MTEB: Erzielte eine durchschnittliche Punktzahl von 61,0 %was auf seine zuverlässige Leistung bei verschiedenen Aufgaben in englischer Sprache hinweist.
Betriebliche Effizienz
- ⚡ Geschwindigkeit: Das Modell ist sorgfältig optimiert für schnelle SchlussfolgerungDamit ist es die ideale Wahl für Echtzeitanwendungen und -dienste, bei denen eine schnelle Datenverarbeitung von größter Bedeutung ist.
- 💪 Robustheit: Es zeichnet sich durch hohe Widerstandsfähigkeit und Beständigkeit aus und ist in der Lage, problemlos mit einem vielfältiges Spektrum an Eingabetypen und die Aufrechterhaltung der Leistungsfähigkeit über verschiedene Textformate und Sprachen hinweg.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was ist die Hauptfunktion von text-embedding-ada-002?
A: text-embedding-ada-002 ist ein OpenAI-Modell, das menschliche Texte in hochdimensionale numerische Repräsentationen (Embeddings) umwandelt. Dadurch können Maschinen die semantische Bedeutung von Texten für verschiedene NLP-Aufgaben verstehen und verarbeiten.
Frage 2: Was macht text-embedding-ada-002 für Unternehmensanwendungen geeignet?
A: Es SkalierbarkeitDie Optimierung für die Verarbeitung großer Datensätze und einer Vielzahl von Anfragen sowie die breite Anwendbarkeit für zahlreiche NLP-Aufgaben machen es hervorragend geeignet für anspruchsvolle KI-Lösungen auf Unternehmensebene.
Frage 3: Wie schneidet es bei spezialisierten Aufgaben wie der medizinischen Kodierung ab?
A: Im Bereich der medizinischen Kodierung, text-embedding-ada-002 Erreicht eine Erfolgsquote von 80 % bei der Identifizierung relevanter Codes und übertrifft damit die Genauigkeit von GPT-4 von 50 % bei der gleichen Aufgabe deutlich.
Frage 4: Was ist die Wissensschwelle für das Modell?
A: Das Wissen des Modells ist bis zu einem bestimmten Zeitpunkt aktuell. Stichtag für die Kenntniserhebung: September 2021Es umfasst keine Informationen oder Ereignisse, die nach diesem bestimmten Datum stattgefunden haben.
Frage 5: Was sind die wichtigsten Leistungskennzahlen?
A: text-embedding-ada-002 zeigte starke Leistungen bei Benchmarks wie MIRACL (durchschnittlich 31,4 %) für mehrsprachige Aufgaben und MTEB (durchschnittlich 61,0 %) für englischsprachige Aufgaben und zeichnete sich gleichzeitig durch Kosteneffizienz, Geschwindigkeit und Robustheit aus.
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