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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: 'textembedding-gecko@003',
});
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="textembedding-gecko@003")
embedding = response.data[0].embedding
print(json.dumps(embedding, indent=2))
main()
Produktdetails
Textembedding-gecko@003: Googles fortschrittliches Text-Embedding-Modell
Grundlegende Informationen
- 💡 Modellname: Textembedding-gecko@003
- 👤 Entwickler/Schöpfer: Google
- 📅 Veröffentlichungsdatum: April 2024
- ✨ Version: 003
- 🧠 Modelltyp: Texteinbettung
Überblick: Textembedding-gecko@003 ist Googles hochmodernes Text-Embedding-Modell, das entwickelt wurde, um hochwertige Vektordarstellungen von Textdaten zu generieren. Es zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, komplexe semantische Bedeutungen und Beziehungen zu erfassen und ist somit eine ideale Lösung für eine Vielzahl von Anwendungen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP).
Hauptmerkmale
- 🚀 Hohe Dimensionalität: Gibt Einbettungen mit 768 Dimensionen aus, was eine reichhaltige semantische Repräsentation ermöglicht.
- ✅ Vielseitigkeit: Zeigt eine starke Leistung, die mit wesentlich größeren Modellen vergleichbar ist, und behält dabei eine beeindruckende Effizienz bei.
- ⚡ Optimierte Leistung: Entwickelt für höchste Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Generierung von Text-Embeddings.
Vorgesehene Anwendungsfälle
Dieses Modell ist primär für Anwendungen konzipiert, bei denen ein tiefes Verständnis der kontextuellen Textbedeutung von entscheidender Bedeutung ist. Zu den wichtigsten Anwendungsbereichen gehören:
- Semantische Suche und Informationsabruf
- Textklassifizierung und -kategorisierung
- Dokumentenclusterung und -organisation
Sprachunterstützung
Textembedding-gecko@003 ist primär optimiert für Englische Sprache Die Verarbeitung erfolgt auf Basis der Verarbeitungsdaten. Aufgrund ihrer Anpassungsfähigkeit ist sie jedoch potenziell auch für andere Sprachen geeignet, abhängig von den spezifischen Eigenschaften der für das Feintuning verwendeten Trainingsdaten.
Technische Spezifikationen
Architektur
Das Modell nutzt eine ausgeklügelte TransformatorarchitekturDieses Design ermöglicht es dem System, komplexe Sprachmuster effizient zu verarbeiten und komplizierte Beziehungen innerhalb von Textdaten zu erkennen, was das Rückgrat seiner hohen Leistungsfähigkeit bildet.
Trainingsdaten
Textembedding-gecko@003 wurde anhand eines umfangreichen und vielfältigen Datensatzes, der über 8 Billionen TokenDies umfasst eine breite Palette von Quellen wie Webtexte, digitale Bücher und andere Textkorpora, wodurch eine robuste Generalisierung über zahlreiche Themen und Bereiche hinweg gewährleistet wird.
Datenquelle und Größe
Die Trainingsdaten umfassen sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Texte, was zum umfassenden Verständnis sprachlicher Nuancen durch das Modell beiträgt. Dieser umfangreiche und vielfältige Datensatz ist ein entscheidender Faktor für die außergewöhnliche Leistungsfähigkeit des Modells.
Wissensgrenze
Die Wissensbasis des Modells ist aktuell bis April 2024Informationen oder Ereignisse, die nach diesem Datum eintreten, werden möglicherweise nicht mehr berücksichtigt.
Diversität und Voreingenommenheit
Während der Entwicklung wurden erhebliche Anstrengungen unternommen, um ein breites Spektrum an Datenquellen einzubeziehen und so potenzielle Verzerrungen zu minimieren. Wie alle KI-Modelle kann jedoch auch Textembedding-gecko@003 unbeabsichtigt einige Verzerrungen widerspiegeln, die in den umfangreichen Trainingsdaten begründet liegen.
Leistungsbenchmarks
Textembedding-gecko@003 wurde von Google entwickelt und liefert konstant beeindruckende Ergebnisse bei einer Vielzahl von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung.
Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)
- 📊 Durchschnittsbewertung: 66,31
- 🏆 Wichtigste Errungenschaft: Übertrifft größere Modelle mit bis zu 7 Milliarden Parametern, obwohl es selbst nur 1,2 Milliarden Parameter aufweist. Dies unterstreicht seine außergewöhnliche Effizienz und sein kompaktes Design.
Aufgabenspezifische Leistung (Durchschnittswerte)
- Textklassifizierung: 81,17
- Semantische Textähnlichkeit: 85,06
- Zusammenfassung: 32,63
- Abrufaufgaben: 55,70
Zero-Shot-Generalisierung
Textembedding-gecko@003 zeigt eine robuste Zero-Shot-Performance und generalisiert effektiv auf Aufgaben, für die es nicht explizit trainiert wurde. Diese Fähigkeit ermöglicht es ihm, mehrere etablierte Vergleichsmodelle in unbekannten Szenarien zu übertreffen.
Erste Schritte & Nutzung
Codebeispiele & API-Zugriff
Das Modell steht zur Integration auf der KI/ML-API-Plattform unter der Kennung "textembedding-gecko@003"Für direkten Zugriff und Codebeispiele besuchen Sie bitte die Plattform: 🔗 KI/ML-API-Plattform (Anmeldung)
API-Dokumentation
Umfassend API-Dokumentation wird auf der Website der KI/ML-API bereitgestellt und bietet detaillierte Richtlinien und Beispiele für die nahtlose Integration in Ihre Anwendungen. 📖 API-Dokumentationsportal
Ethische KI & Lizenzierung
Ethische Richtlinien
Die Entwicklung und der Einsatz von Textembedding-gecko@003 erfolgen unter strikter Einhaltung grundlegender ethischer KI-Prinzipien. Unser Fokus liegt auf der Sicherstellung Transparenz, Fairness und Verantwortlichkeit während seines gesamten Lebenszyklus und seiner Anwendung.
Lizenzierung
Textembedding-gecko@003 wird unter einer solchen Lizenz zur Verfügung gestellt. permissive Lizenzund gewährt den Nutzern weitreichende Rechte sowohl für die kommerzielle als auch für die nichtkommerzielle Nutzung.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
❓ Was ist Textembedding-gecko@003?
Textembedding-gecko@003 ist ein hochmodernes Text-Embedding-Modell, das von Google entwickelt wurde. Es generiert hochwertige Vektordarstellungen von Texten und erfasst semantische Bedeutungen und Beziehungen für verschiedene NLP-Aufgaben.
❓ Was sind seine Hauptmerkmale?
Zu den wichtigsten Merkmalen gehören eine hohe Dimensionalität (768 Einbettungsdimensionen), Vielseitigkeit, um effizient mit größeren Modellen konkurrieren zu können, und eine optimierte Leistung sowohl hinsichtlich Genauigkeit als auch Geschwindigkeit bei der Generierung von Einbettungen.
❓ Welches Datum gilt für die Kenntnisstandskontrolle dieses Modells?
Das Modell hat einen Wissensstand, der bis April 2024 aktualisiert wurde. Das bedeutet, dass sein Verständnis auf den bis dahin verfügbaren Daten basiert.
❓ Wo finde ich die API-Dokumentation und Codebeispiele?
Eine detaillierte API-Dokumentation und Codebeispiele sind auf der Website verfügbar. API-Dokumentationsportal und die KI/ML-API-Plattform, jeweils.
❓ Ist Textembedding-gecko@003 für die kommerzielle Nutzung geeignet?
Ja, Textembedding-gecko@003 ist unter einer freizügigen Lizenz verfügbar, die sowohl die kommerzielle als auch die nichtkommerzielle Nutzung erlaubt.
KI-Spielplatz
