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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-multilingual@001',
});
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-multilingual@001")
embedding = response.data[0].embedding
print(json.dumps(embedding, indent=2))
main()
Produktdetails
Googles textembedding-gecko-multilingual@001-Modell
Der textembedding-gecko-multilingual@001 Das von Google am 30. April 2024 eingeführte Modell stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) dar. Als hochmodernes Text-Embedding-Modell ist es darauf spezialisiert, vielfältige Textdaten in präzise numerische Vektordarstellungen umzuwandeln und so semantische Bedeutungen und Beziehungen über zahlreiche Sprachen hinweg effektiv zu erfassen.
✨ Wichtigste Funktionen und Merkmale
- ✅Hohe Kapazität: Unterstützt bis zu 3.072 Eingabe-Tokens und ermöglicht so eine umfassende Textanalyse.
- ✅Vektorausgabe: Erzeugt detaillierte 768-dimensionale Vektoreinbettungen, ideal für ein differenziertes semantisches Verständnis.
- ✅Maßstabsetzende Exzellenz: Erzielt überragende Ergebnisse beim Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) und setzt damit neue Branchenstandards.
- ✅Innovative Schulungen: Nutzt einen neuartigen Feinabstimmungsdatensatz (FRet), um die Fähigkeiten zur Abfrage- und Passagengenerierung zu verbessern.
- ✅Mehrsprachige Unterstützung: Entwickelt für eine breite Sprachabdeckung, einschließlich Arabisch, Bengali, Chinesisch, Englisch, Französisch, Hindi und Spanisch.
💡 Beabsichtigte Anwendungen
Dieses vielseitige Modell wurde entwickelt, um ein breites Spektrum an NLP-Anwendungen zu ermöglichen:
- 🔍Semantische Suche: Verbessern Sie die Relevanz und Genauigkeit der Suchergebnisse, indem Sie die Suchintention verstehen.
- 🏷️Textklassifizierung: Dokumente und Textausschnitte effizient kategorisieren.
- 📚Dokumentenabruf: Die Auffindbarkeit relevanter Informationen in großen Datensätzen verbessern.
- 📊Clustering & Empfehlung: Gruppieren Sie ähnliche Artikel und geben Sie personalisierte Vorschläge.
- 🚨Ausreißererkennung: Anomalien oder ungewöhnliche Muster in Textdaten identifizieren.
Technische Spezifikationen
Architektur
Das Modell textembedding-gecko-multilingual@001 nutzt eine dichte Vektordarstellungsarchitektur, die für fortgeschrittene große Sprachmodelle (LLMs) charakteristisch ist. Es verwendet ausgefeilte Deep-Learning-Methoden, um Einbettungen zu erzeugen, die den komplexen semantischen Kontext jedes Eingabetextes präzise widerspiegeln.
Trainingsdaten und Diversität
Das Modell wurde anhand eines vielfältigen Datensatzes trainiert, der mithilfe eines einzigartigen zweistufigen LLM-Verfahrens generiert wurde. Zunächst werden Anfragen und relevante Textpassagen erstellt, anschließend werden diese geordnet, um einen robusten Datensatz für das Feintuning zu erzeugen. Dies gewährleistet eine breite Aufgabenabdeckung und eine verbesserte Leistung. Obwohl Diversität ein zentrales Designprinzip zur Minderung von Verzerrungen darstellt, ist die kontinuierliche Evaluierung unerlässlich, um eventuell auftretende Verzerrungen aus den Trainingsdaten zu erkennen und zu beheben.
Wissensgrenze
Die Wissensbasis des Modells ist auf dem neuesten Stand (Stand: [Datum einfügen]). April 2024, was den zu diesem Zeitpunkt aktuellsten verfügbaren Informationen entspricht.
🚀 Unübertroffene Leistungskennzahlen
Das Modell textembedding-gecko-multilingual@001 zeichnet sich durch außergewöhnliche Leistung aus, insbesondere auf der Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)Dieser umfassende Benchmark bewertet Modelle in sieben Kategorien und 56 Datensätzen.
📊Durchschnittlicher MTEB-Wert: 66,31 mit 768-dimensionalen Einbettungen.
Mit diesem herausragenden Ergebnis positioniert es sich als Marktführer und übertrifft Modelle, die bis zu 7 Mal größer sind, sowie solche mit höherdimensionalen Einbettungen (bis zu 4096 Dimensionen), und das alles bei einer kompakten Größe von nur 1,2 Milliarden Parametern.
Aufgabenspezifische Exzellenz
Das Modell weist überlegene Fähigkeiten bei zentralen NLP-Aufgaben auf:
- 🏷️Textklassifizierung: 81,17
- ↔️Semantische Textähnlichkeit: 85,06
- 📝Zusammenfassung: 32,63
- 🔎Abrufaufgaben: 55,70
Zero-Shot-Generalisierung
Ein herausragendes Merkmal ist seine starke Fähigkeit zur Generalisierung ohne vorheriges Training, insbesondere wenn es ausschließlich mit dem synthetischen FRet-Datensatz trainiert wird. Dadurch kann es sich effektiv an unbekannte Aufgaben anpassen, ohne vorher mit spezifischen Datensätzen gearbeitet zu haben, und übertrifft dabei oft verschiedene vergleichbare Modelle.
🛠️ So verwenden und greifen Sie darauf zu
Integration & Codebeispiele
Das Modell textembedding-gecko-multilingual@001 ist leicht verfügbar auf der KI/ML-API-PlattformSie können es mithilfe der folgenden Codestruktur in Ihre Anwendungen integrieren:
Weitere Einzelheiten finden Sie unter KI/ML-API-PlattformDie
Umfassende API-Dokumentation
Eine detaillierte Anleitung zur Integration und Nutzung ist über die offizielle Website verfügbar. API-Dokumentation bereitgestellt auf der Website der KI/ML-API.
🛡️ Ethische Nutzung & Lizenzierung
Leitlinien für ethische KI
Die Entwicklung und der Einsatz von textembedding-gecko-multilingual@001 erfolgen unter strikter Einhaltung ethischer KI-Prinzipien. Entwickler werden dringend gebeten, die Auswirkungen der Verwendung von Einbettungsmodellen sorgfältig abzuwägen, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz, Datensicherheit und potenzielle algorithmische Verzerrungen in ihren Anwendungen.
Lizenzinformationen
Das Modell textembedding-gecko-multilingual@001 ist nicht Open Source. Seine Nutzung unterliegt spezifischen Lizenzvereinbarungen von Google. Nutzer müssen die zugehörigen Nutzungsbedingungen und Datenschutzrichtlinien prüfen, um die Einhaltung sicherzustellen.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was ist textembedding-gecko-multilingual@001?
Es handelt sich um ein hochmodernes Text-Embedding-Modell, das von Google entwickelt wurde und darauf ausgelegt ist, Text in numerische Vektordarstellungen umzuwandeln, die die semantische Bedeutung über mehrere Sprachen hinweg erfassen.
Frage 2: Welche Sprachen unterstützt das Modell?
Das Modell bietet mehrsprachige Unterstützung für eine breite Palette von Sprachen, darunter unter anderem Arabisch, Bengali, Chinesisch, Englisch, Französisch, Hindi und Spanisch.
Frage 3: Wie schneidet es im Vergleich zu anderen Modellen ab?
Es erzielt im MTEB-Benchmark einen Durchschnittswert von 66,31 und übertrifft damit größere Modelle sowie solche mit höherdimensionalen Einbettungen, während es gleichzeitig kompakter ist.
Frage 4: Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für dieses Modell?
Zu den vorgesehenen Anwendungsbereichen gehören semantische Suche, Textklassifizierung, Dokumentenabruf, Clustering, Empfehlungssysteme und Ausreißererkennung.
F5: Ist textembedding-gecko-multilingual@001 ein Open-Source-Modell?
Nein, das Modell ist nicht Open Source. Seine Nutzung unterliegt spezifischen Lizenzvereinbarungen, die von Google festgelegt werden, und Nutzer sollten die Nutzungsbedingungen lesen.
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