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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()
Détails du produit
Exploration de text-embedding-ada-002 : le modèle avancé d’intégration de texte d’OpenAI
Éléments essentiels du modèle
- Nom du modèle : text-embedding-ada-002
- Développeur/Créateur : OpenAI
- Date de sortie : Décembre 2022
- Version: text-embedding-ada-002
- Type de modèle : Intégration de texte
Aperçu : Transformer du texte en données exploitables
text-embedding-ada-002 Il s'agit du modèle d'embedding de pointe, efficace et extrêmement fiable d'OpenAI. Sa fonction principale est de convertir avec expertise le texte en langage naturel en représentations vectorielles numériques précises, souvent appelées embeddings. Cette capacité en fait un outil indispensable pour une grande variété d'applications. Applications de traitement automatique du langage naturel (TALN), permettant aux machines de comprendre, d'interpréter et de traiter la communication humaine avec une efficacité sans précédent.
Caractéristiques distinctives
- ✨ Haute dimensionnalité : Génère des plongements avec 1536 dimensions, garantissant une capture riche et détaillée des informations sémantiques du texte.
- 🌐 Large applicabilité : Sa polyvalence le rend adapté à un large éventail de tâches de traitement automatique du langage naturel, notamment les fonctionnalités de recherche avancées, le regroupement intelligent de textes et les systèmes de classification précis.
- 🚀 Évolutivité : Optimisé pour une intégration transparente aux solutions d'entreprise, capable de gérer efficacement grands ensembles de données et requêtes en grand volume sans compromettre les performances.
Applications polyvalentes de l'intégration de texte ADA 002
Le modèle d'intégration de texte ada-002 permet un large éventail d'applications pratiques dans divers secteurs d'activité :
- 🔍 Recherche améliorée : Améliore la pertinence des recherches en classant les résultats en fonction d'une compréhension sémantique approfondie des requêtes.
- 📦 Clustering intelligent : Regroupe les documents ou chaînes de caractères similaires, simplifiant ainsi l'organisation et la recherche des données.
- 💡 Recommandations personnalisées : Permet d'améliorer la précision des moteurs de recommandation en identifiant les contenus ou produits associés.
- 🚨 Détection des anomalies : Essentiel pour la sécurité et le contrôle qualité, il identifie les entrées inhabituelles ou aberrantes au sein de grands ensembles de données.
- 📊 Mesure de la diversité : Analyse les distributions de similarité pour garantir une représentation équilibrée et diversifiée du contenu.
- 🏷️ Classification précise : Attribue des chaînes de caractères à des catégories prédéfinies avec une grande précision, en se basant sur la similarité sémantique.
Point saillant : Efficacité du codage médical
Le modèle d'intégration de texte ada-002 présente des performances exceptionnelles dans des domaines spécialisés tels que Codage médicalIl identifie avec succès le code le plus pertinent parmi un ensemble d'options similaires. 80 % des cas, ce qui représente une amélioration notable par rapport à GPT-4, qui atteint une précision de 50 % dans la même tâche.
Pour approfondir cette application et d'autres avancées de l'IA dans le domaine de la santé, vous pouvez consulter : L'IA dans le secteur de la santé : utilisations et exemples de l'IA générative
Spécifications techniques
Fondation architecturale
Le modèle repose sur un système sophistiqué Architecture basée sur les transformateursCette conception est très appréciée pour son efficacité remarquable dans le traitement des données séquentielles, ce qui lui permet de saisir méticuleusement les relations contextuelles entre les mots et d'atteindre une compréhension sémantique supérieure.
Données de formation complètes
text-embedding-ada-002 a été formé sur un vaste et diversifié ensemble de donnéesCe corpus d'entraînement, constitué avec soin à partir d'un large éventail de textes provenant d'Internet, notamment des articles universitaires, des livres numériques et diverses pages web, permet au modèle de généraliser efficacement à de nombreux domaines et de saisir des nuances linguistiques.
Date limite de connaissances
La base de connaissances du modèle est limitée par une Date limite de validation des connaissances : septembre 2021Par conséquent, il traite et comprend uniquement les informations disponibles jusqu'à cette date précise, sans intégrer d'événements ou de données postérieurs à cette période.
Engagement en faveur de la diversité et de la réduction des préjugés
OpenAI a déployé des efforts considérables pour intégrer un large éventail de sources textuelles lors de l'entraînement. minimiser les biais potentielsMalgré ces mesures, certains biais peuvent persister en raison de la nature même de la collecte de données à grande échelle. Une évaluation continue et des mises à jour régulières sont essentielles pour corriger et atténuer les biais identifiés, garantissant ainsi un développement responsable de l'IA.
Performances et indicateurs de performance
Avantage comparatif
Dès son lancement, text-embedding-ada-002 de manière significative a surpassé bon nombre de ses prédécesseurs et les modèles contemporains, qui excellent notamment en termes d'impressionnant rentabilité et évolutivité robuste.
Mesures de précision
Le modèle démontre précision forte et constante pour des indicateurs de performance critiques :
- 🌍 MIRACL : A obtenu un score moyen de 31,4%, démontrant ainsi ses capacités dans des tâches complexes de recherche multilingues.
- 🇬🇧 MTEB : A enregistré un score moyen de 61,0%, ce qui indique sa performance fiable dans diverses tâches en langue anglaise.
Efficacité opérationnelle
- ⚡ Vitesse: Le modèle est méticuleusement optimisé pour inférence rapide, ce qui en fait un choix idéal pour les applications et services en temps réel où le traitement rapide des données est primordial.
- 💪 Robustesse : Elle fait preuve d'une grande résilience et d'une grande constance, capable de gérer sans problème une une gamme diversifiée de types d'entrée et en maintenant les performances sur différents formats de texte et langues.
Foire aux questions (FAQ)
Q1 : Quelle est la fonction principale de text-embedding-ada-002 ?
UN: text-embedding-ada-002 Il s'agit d'un modèle OpenAI conçu pour convertir le texte humain en représentations numériques multidimensionnelles (embeddings). Cela permet aux machines de comprendre et de traiter le sens sémantique du texte pour diverses tâches de traitement automatique du langage naturel.
Q2 : Qu'est-ce qui rend text-embedding-ada-002 adapté aux applications d'entreprise ?
A: Son évolutivitéOptimisée pour la gestion de grands ensembles de données et de requêtes à volume élevé, ainsi que sa large applicabilité à de nombreuses tâches de traitement automatique du langage naturel, elle est parfaitement adaptée aux solutions d'IA exigeantes de niveau entreprise.
Q3 : Comment se comporte-t-il dans des tâches spécialisées comme le codage médical ?
A: En codage médical, text-embedding-ada-002 Il atteint un taux de réussite de 80 % dans l'identification des codes pertinents, surpassant largement la précision de 50 % de GPT-4 pour la même tâche.
Q4 : Quel est le seuil de connaissance pour le modèle ?
A : Les connaissances du modèle sont à jour jusqu'à un certain point. Date limite de validation des connaissances : septembre 2021Elle n'inclut pas les informations ou les événements survenus après cette date précise.
Q5 : Quels sont ses principaux indicateurs de performance ?
UN: text-embedding-ada-002 a démontré de solides performances sur des benchmarks comme MIRACL (31,4 % en moyenne) pour les tâches multilingues et MTEB (61,0 % en moyenne) pour les tâches en anglais, tout en excellant également en termes de rentabilité, de vitesse et de robustesse.
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