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Gecko de incrustación de texto@003

Explore la API Textembedding-gecko@003, un poderoso modelo de incrustación de texto de Google, diseñado para diversas aplicaciones de PNL y alto rendimiento.

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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()

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Gecko de incrustación de texto@003

Detalle del producto

Textembedding-gecko@003: Modelo avanzado de incrustación de texto de Google

Información básica

💡 Nombre del modelo: Gecko de incrustación de texto@003
👤 Desarrollador/Creador: Google
📅 Fecha de lanzamiento: Abril de 2024
✨ Versión: 003
🧠 Tipo de modelo: Incrustación de texto

Descripción general: Textembedding-gecko@003 es el modelo de incrustación de texto de vanguardia de Google, diseñado para generar representaciones vectoriales de alta calidad de datos textuales. Destaca por capturar significados y relaciones semánticas complejas, lo que lo convierte en una solución ideal para diversas aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PLN).

Características principales

🚀 Alta dimensionalidad: Genera incrustaciones con 768 dimensiones, lo que permite una representación semántica enriquecida.
✅ Versatilidad: Demuestra un rendimiento sólido comparable al de modelos mucho más grandes, manteniendo al mismo tiempo una eficiencia impresionante.
⚡ Rendimiento optimizado: Diseñado para lograr una precisión y velocidad superiores en la generación de incrustaciones de texto.

Casos de uso previstos

Este modelo está diseñado principalmente para aplicaciones donde es fundamental una comprensión profunda del significado del texto contextual. Entre sus principales aplicaciones se incluyen:

Búsqueda semántica y recuperación de información
Clasificación y categorización de textos
Agrupación y organización de documentos

Soporte de idiomas

Textembedding-gecko@003 está optimizado principalmente para idioma en Inglés procesamiento. Sin embargo, su adaptabilidad permite su uso potencial con otros lenguajes, dependiendo de las características específicas de los datos de entrenamiento utilizados para el ajuste.

Especificaciones técnicas

Arquitectura

El modelo aprovecha un sofisticado arquitectura del transformadorEste diseño le permite procesar eficientemente patrones de lenguaje complejos y discernir relaciones intrincadas dentro de datos textuales, formando la columna vertebral de sus capacidades de alto rendimiento.

Datos de entrenamiento

Textembedding-gecko@003 fue entrenado rigurosamente en un conjunto de datos amplio y diverso, que abarca más de 8 billones de tokensEsto incluye una amplia gama de fuentes, como textos web, libros digitales y otros corpus textuales, lo que garantiza una generalización sólida en numerosos temas y dominios.

Fuente y tamaño de los datos

La combinación de datos de entrenamiento incorpora texto estructurado y no estructurado, lo que contribuye a la comprensión integral del modelo de los matices del lenguaje. Este vasto y variado conjunto de datos es un factor crucial para el excepcional rendimiento del modelo.

Límite de conocimiento

La base de conocimientos del modelo está actualizada hasta Abril de 2024. Información o eventos ocurridos después de esta fecha podrían no reflejarse en su comprensión.

Diversidad y sesgo

Durante el desarrollo, se realizaron importantes esfuerzos para incorporar diversas fuentes con el fin de mitigar posibles sesgos. Sin embargo, como ocurre con todos los modelos de IA, Textembedding-gecko@003 aún podría reflejar inadvertidamente algunos sesgos inherentes a sus extensos datos de entrenamiento.

Puntos de referencia de rendimiento

Desarrollado por Google, Textembedding-gecko@003 ofrece constantemente un rendimiento impresionante en un espectro de tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Punto de referencia de incrustación de texto masivo (MTEB)

📊 Puntuación media: 66.31
Logro clave: Supera a modelos más grandes, con hasta 7 mil millones de parámetros, a pesar de tener solo 1200 millones. Esto resalta su excepcional eficiencia y diseño compacto.

Rendimiento específico de la tarea (puntuaciones medias)

Clasificación de texto: 81.17
Similitud textual semántica: 85.06
Resumen: 32.63
Tareas de recuperación: 55,70

Generalización de disparo cero

Textembedding-gecko@003 exhibe un sólido rendimiento de cero disparos, generalizándose eficazmente a tareas para las que no ha sido entrenado explícitamente. Esta capacidad le permite superar varias bases competitivas establecidas en escenarios imprevistos.

Primeros pasos y uso

Ejemplos de código y acceso a la API

El modelo está fácilmente disponible para su integración en el Plataforma API de IA/ML bajo el identificador "gecko de incrustación de texto@003"Para acceder directamente y ver ejemplos de código, visite la plataforma: Plataforma API de IA/ML (Regístrate)

Documentación de la API

Integral Documentación de la API Se proporciona en el sitio web de la API de IA/ML y ofrece pautas detalladas y ejemplos para una integración perfecta en sus aplicaciones. Portal de documentación de API

IA ética y licencias

Directrices éticas

El desarrollo y la implementación de Textembedding-gecko@003 se adhieren estrictamente a los principios éticos fundamentales de la IA. Nos centramos en garantizar transparencia, equidad y rendición de cuentas a lo largo de su ciclo de vida y aplicación.

Licencias

Textembedding-gecko@003 está disponible bajo una licencia permisiva, otorgando a los usuarios amplios derechos para su utilización tanto comercial como no comercial.

Preguntas frecuentes (FAQ)

❓ ¿Qué es Textembedding-gecko@003?

Textembedding-gecko@003 es un modelo de incrustación de texto de vanguardia desarrollado por Google. Genera representaciones vectoriales de texto de alta calidad, capturando significados y relaciones semánticas para diversas tareas de PLN.

❓ ¿Cuales son sus características principales?

Las características clave incluyen alta dimensionalidad (768 dimensiones de incrustación), versatilidad para competir con modelos más grandes de manera eficiente y un rendimiento optimizado tanto para la precisión como para la velocidad en la generación de incrustaciones.

❓ ¿Cuál es la fecha límite de conocimiento para este modelo?

El modelo tiene como fecha límite de conocimiento abril de 2024. Esto significa que su comprensión se basa en los datos disponibles hasta ese momento.

❓ ¿Dónde puedo encontrar documentación de API y ejemplos de código?

La documentación detallada de la API y los ejemplos de código están disponibles en Portal de documentación de API y el Plataforma API de IA/ML, respectivamente.

❓ ¿Textembedding-gecko@003 es adecuado para uso comercial?

Sí, Textembedding-gecko@003 está disponible bajo una licencia permisiva que permite el uso comercial y no comercial.

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