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Intégration multilingue de texte-002

Découvrez l'API Text-multilingual-embedding-002, un modèle puissant pour les plongements lexicaux multilingues, améliorant les applications NLP dans toutes les langues.

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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-multilingual-embedding-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-multilingual-embedding-002")
    embedding = response.data[0].embedding

    print(json.dumps(embedding, indent=2))


main()

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Intégration multilingue de texte-002

Détails du produit

Présentation de Text-multilingual-embedding-002

Le Intégration multilingue de texte-002 Le modèle de Google Cloud représente une avancée significative dans le traitement automatique du langage naturel (TALN). Publié en Mars 2023Ce modèle d'intégration de texte de pointe est conçu pour transformer les données textuelles en représentations vectorielles numériques de haute qualité, capturant avec expertise le sens sémantique et les nuances contextuelles à travers une multitude de langues.

Sa principale force réside dans sa prise en charge multilingue inégalée, ce qui en fait un outil indispensable pour les applications globales nécessitant une compréhension linguistique sophistiquée.

⭐ Détails clés du modèle

Nom du modèle : Intégration multilingue de texte-002
Promoteur: Google Cloud
Date de sortie : Mars 2023
Version: 002
Type de modèle : Intégration de texte

🚀 Capacités clés

Supports plus de 100 langues, permettant une portée véritablement mondiale.
Génère plongements sémantiques de haute qualité qui reflètent fidèlement le sens du texte.
Optimisé pour diverses tâches de traitement automatique du langage naturel, garantissant polyvalence et performance.
Offres vitesse d'inférence efficace, crucial pour les applications en temps réel.
Démontre robustesse face à des structures linguistiques diverses.

🎯 Applications prévues

Ce modèle performant est parfaitement adapté à un large éventail d'applications multilingues et interlingues, notamment :

Moteurs de recherche multilingues pour une recherche d'informations mondiales précise.
Chatbots multilingues qui peuvent communiquer efficacement malgré les barrières linguistiques.
Analyse des sentiments Comprendre l'opinion publique dans différentes langues.
Amélioré services de traduction linguistique avec une meilleure compréhension du contexte.
Sophistiqué systèmes de recommandation de contenu adapté à des publics divers.

Le modèle Text-multilingual-embedding-002 excelle notamment dans les applications multilingues pour la documentation clinique et la recherche. Pour en savoir plus sur ce modèle et d'autres modèles d'IA dans le domaine de la santé, consultez notre documentation. ici (en référence à la section « Documentation clinique et recherche » du contenu original de l'article intitulé « L'IA dans les soins de santé : utilisations et exemples de l'IA générative »).

⚙️ Spécifications techniques

Architecture

Le modèle repose sur un fondement très efficace Architecture TransformerCette conception exploite les mécanismes d'auto-attention pour traiter et générer efficacement des représentations vectorielles qui capturent avec précision les relations contextuelles complexes entre les mots dans plusieurs langues.

Données d'entraînement et diversité

Intégration multilingue de texte-002 a été formé sur un ensemble de données vaste et diversifié, comprenant environ 1 milliard de phrases Ce vaste corpus d'entraînement, constitué à partir de livres, de sites web et de diverses autres sources multilingues, garantit une compréhension approfondie des nuances linguistiques et facilite une généralisation efficace à différentes langues et contextes.

Les connaissances du modèle sont à jour au [date manquante] Mars 2023Bien que des efforts aient été déployés pour minimiser les biais grâce à la diversité des sources de données, il est important de reconnaître que, comme pour tous les grands modèles de langage, certains biais inhérents présents dans les données d'entraînement peuvent encore se refléter.

📊 Indicateurs de performance

Test de référence pour l'intégration de texte massif (MTEB)

Les performances obtenues sur le banc d'essai MTEB soulignent la grande précision du modèle, notamment en ce qui concerne scénarios de récupération et de classificationLes indicateurs clés comprennent :

✅ nDCG@10 : 60,8
✅ Rappel à 100 : 92,4

Ces résultats confirment la capacité du modèle à classer les documents pertinents et à extraire efficacement des informations de vastes ensembles de données complexes. Il a également démontré une robustesse exceptionnelle, conservant des performances élevées même avec des contenus générés par les utilisateurs (CGU) diversifiés, dans différentes langues et structures.

Analyse comparative

Le modèle Text-multilingual-embedding-002 présente des performances très compétitives par rapport aux autres modèles d'intégration multilingues de pointe. Lors des évaluations MTEB, il a obtenu un score moyen. Précision de 64,0 et ce, pour diverses tâches, soulignant ainsi sa capacité à traiter des requêtes multilingues.

Ce modèle a notamment surpassé plusieurs modèles établis dans sa catégorie :

Text-multilingual-embedding-002 : 64,0 (Précision moyenne)
LaBSE (Intégration de phrases BERT indépendante de la langue) : 45,2
Cohérence : 64,0
BGE (Best Generative Embedding) : 64,2

💡 Utilisation et intégration

Accès à l'API et exemples de code

Le Intégration multilingue de texte-002 Le modèle est facilement disponible sur le Plateforme API IA/ML, identifiable comme "text-multilingual-embedding-002"Des exemples de code pratiques sont fournis au sein de la plateforme pour faciliter une intégration rapide.

(Référence: Plateforme API IA/ML, section « Exemples de code »")

Documentation de l'API

Pour obtenir des conseils complets sur l'intégration et des instructions d'utilisation détaillées, veuillez vous référer au Documentation de l'API disponible sur le site web de l'API IA/ML.

⚖️ Intelligence artificielle éthique et licences

Le développement de Text-multilingual-embedding-002 respecte des normes rigoureuses pratiques éthiques en matière d'IA, en mettant l'accent sur la transparence, l'équité et la responsabilité dans sa conception et son application.

Le modèle est disponible sous licences commerciales, autorisant une utilisation à la fois commerciale et non commerciale, sous réserve des conditions d'utilisation établies par Google Cloud.

Foire aux questions (FAQ)

Q1 : Qu'est-ce que Text-multilingual-embedding-002 ?

UN: Il s'agit d'un modèle d'intégration de texte de pointe de Google Cloud, lancé en mars 2023, conçu pour convertir du texte en représentations vectorielles numériques qui capturent le sens sémantique et le contexte dans plus de 100 langues.

Q2 : Combien de langues prend-il en charge ?

UN: Ce modèle prend en charge plus de 100 langues, dont des langues largement utilisées comme l'anglais, l'espagnol, le français, le chinois et l'arabe, ce qui le rend extrêmement polyvalent pour les applications internationales.

Q3 : Quels sont les principaux cas d'utilisation de ce modèle ?

UN: Il est idéal pour les moteurs de recherche multilingues, les chatbots multilingues, l'analyse des sentiments, les services de traduction et les systèmes de recommandation de contenu. Il trouve également des applications spécifiques dans la documentation clinique et la recherche.

Q4 : Comment ses performances se comparent-elles à celles des autres modèles ?

UN: Text-multilingual-embedding-002 démontre des performances compétitives, atteignant une précision moyenne de 64,0 sur le benchmark MTEB, égalant ou surpassant des modèles comme LaBSE et Cohere dans diverses tâches.

Q5 : Est-il disponible pour un usage commercial ?

UN: Oui, Text-multilingual-embedding-002 est disponible sous licence commerciale, permettant une utilisation commerciale et non commerciale, sous réserve des conditions d'utilisation de Google Cloud.

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