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Acceso
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()
Detalle del producto
Explorando text-embedding-ada-002: El modelo avanzado de incrustación de texto de OpenAI
Fundamentos del modelo
- Nombre del modelo: incrustación de texto ada-002
- Desarrollador/creador: OpenAI
- Fecha de lanzamiento: Diciembre de 2022
- Versión: incrustación de texto ada-002
- Tipo de modelo: Incrustación de texto
Descripción general: Transformación de texto en datos procesables
incrustación de texto ada-002 Se erige como el modelo de incrustación de vanguardia, eficiente y altamente confiable de OpenAI. Su función principal es convertir con maestría texto en lenguaje humano en representaciones vectoriales numéricas precisas, a menudo denominadas incrustaciones. Esta capacidad lo convierte en una herramienta indispensable para una amplia gama de... Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural (PLN), permitiendo a las máquinas comprender, interpretar y procesar la comunicación humana con una eficacia sin precedentes.
Características distintivas
- ✨ Alta dimensionalidad: Genera incrustaciones con 1536 dimensiones, garantizando una captura rica y detallada de la información semántica del texto.
- 🌐 Amplia aplicabilidad: Su versatilidad lo hace adecuado para una amplia gama de tareas de PNL, incluidas funcionalidades de búsqueda avanzada, agrupamiento de texto inteligente y sistemas de clasificación precisos.
- 🚀 Escalabilidad: Optimizado para una integración perfecta en soluciones empresariales, capaz de gestionar de manera eficiente grandes conjuntos de datos y solicitudes de gran volumen sin comprometer el rendimiento.
Aplicaciones versátiles de la incrustación de texto ADA-002
El modelo de incrustación de texto ADA-002 permite una amplia gama de aplicaciones prácticas en diversas industrias:
- 🔍 Búsqueda mejorada: Mejora la relevancia de la búsqueda al clasificar los resultados en función de una comprensión semántica profunda de las consultas.
- 📦 Agrupamiento inteligente: Agrupa documentos de texto o cadenas similares, lo que simplifica la organización y el descubrimiento de datos.
- 💡 Recomendaciones personalizadas: Impulsa motores de recomendación más precisos al identificar contenido o productos relacionados.
- 🚨 Detección de anomalías: Fundamental para la seguridad y el control de calidad, identifica entradas inusuales o atípicas dentro de grandes conjuntos de datos.
- 📊 Medición de la diversidad: Analiza distribuciones de similitud para garantizar una representación de contenido equilibrada y diversa.
- 🏷️ Clasificación precisa: Asigna cadenas de texto a categorías predefinidas con alta precisión según la similitud semántica.
Lo más destacado: Eficiencia en la codificación médica
El modelo de incrustación de texto ADA-002 muestra un rendimiento excepcional en dominios especializados como Codificación médicaIdentifica con éxito el código más relevante de un conjunto de opciones similares en 80% de los casos, una mejora notable sobre GPT-4, que logra una precisión del 50% en la misma tarea.
Para profundizar en esta aplicación y otros avances de IA en el ámbito sanitario, puede consultar: IA en la atención sanitaria: usos y ejemplos de la IA generativa
Especificaciones técnicas
Fundación arquitectónica
El modelo se basa en un sofisticado Arquitectura basada en transformadoresEste diseño es muy reconocido por su notable eficiencia en el procesamiento de datos secuenciales, lo que le permite capturar meticulosamente las relaciones contextuales entre palabras y lograr una comprensión semántica superior.
Datos de entrenamiento completos
incrustación de texto ada-002 fue entrenado en un conjunto de datos vasto y diverso, cuidadosamente seleccionados de una amplia gama de textos de internet, incluyendo artículos académicos, libros digitales y diversas páginas web. Este extenso corpus de entrenamiento permite al modelo generalizar eficazmente en numerosos dominios y capturar patrones lingüísticos con matices.
Fecha límite de conocimientos
La base de conocimientos del modelo está limitada por un Fecha límite de conocimientos de septiembre de 2021En consecuencia, procesa y comprende la información disponible únicamente hasta esa fecha específica, sin incorporar ningún evento o dato posterior a ese período.
Compromiso con la diversidad y la mitigación de sesgos
OpenAI realizó esfuerzos sustanciales para incorporar una amplia gama de fuentes de texto durante el entrenamiento para minimizar posibles sesgosA pesar de estas medidas, es posible que persistan algunos sesgos debido a la naturaleza inherente de la recopilación de datos a gran escala. La evaluación continua y las actualizaciones periódicas son fundamentales para abordar y mitigar cualquier sesgo identificado, garantizando así un desarrollo responsable de la IA.
Rendimiento y puntos de referencia
Ventaja comparativa
En su lanzamiento, incrustación de texto ada-002 de modo significativo superó a muchos de sus predecesores y modelos contemporáneos, destacando especialmente por su impresionante Rentabilidad y escalabilidad robusta.
Métricas de precisión
El modelo demuestra precisión fuerte y constante en todos los puntos de referencia críticos:
- 🌍 MILAGRO: Obtuvo una puntuación media de 31,4%, mostrando sus capacidades en tareas complejas de recuperación en múltiples idiomas.
- 🇪🇸 MTEB: Registró una puntuación media de 61,0%, lo que indica su desempeño confiable en diversas tareas en idioma inglés.
Eficiencia operativa
- ⚡ Velocidad: El modelo está meticulosamente optimizado para inferencia rápida, lo que lo convierte en una opción ideal para aplicaciones y servicios en tiempo real donde el procesamiento rápido de datos es primordial.
- 💪 Robustez: Exhibe una fuerte resiliencia y consistencia, capaz de manejar sin problemas una diversa gama de tipos de entrada y mantener el rendimiento en diferentes formatos de texto e idiomas.
Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿Cuál es la función principal de text-embedding-ada-002?
A: incrustación de texto ada-002 Es un modelo de OpenAI diseñado para convertir texto humano en representaciones numéricas de alta dimensión (incrustaciones). Esto permite a las máquinas comprender y procesar el significado semántico del texto para diversas tareas de PLN.
P2: ¿Qué hace que text-embedding-ada-002 sea adecuado para aplicaciones empresariales?
A: Es escalabilidad, optimizado para manejar grandes conjuntos de datos y solicitudes de gran volumen, junto con su amplia aplicabilidad en numerosas tareas de PNL, lo hace muy adecuado para soluciones de IA exigentes a nivel empresarial.
P3: ¿Cómo se desempeña en tareas especializadas como la codificación médica?
A: En la codificación médica, incrustación de texto ada-002 logra una tasa de éxito del 80% en la identificación de códigos relevantes, superando significativamente la precisión del 50% de GPT-4 para la misma tarea.
P4: ¿Cuál es el nivel de conocimiento límite para el modelo?
A: El conocimiento del modelo está actualizado hasta un Fecha límite de conocimientos de septiembre de 2021. No incluye información ni eventos ocurridos después de esta fecha específica.
Q5: ¿Cuáles son sus métricas clave de desempeño?
A: incrustación de texto ada-002 demostró un sólido desempeño en puntos de referencia como MIRACL (promedio del 31,4 %) para tareas en varios idiomas y MTEB (promedio del 61,0 %) para tareas en inglés, al tiempo que se destacó en relación costo-beneficio, velocidad y solidez.
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