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Intégration de texte-gecko@003

Explorez l'API Textembedding-gecko@003, un puissant modèle d'intégration de texte de Google, conçu pour diverses applications NLP et des performances élevées.

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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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Intégration de texte-gecko@003

Détails du produit

Textembedding-gecko@003 : Modèle avancé d'intégration de texte de Google

Informations de base

💡 Nom du modèle : Intégration de texte-gecko@003
👤 Développeur/Créateur : Google
📅 Date de sortie : Avril 2024
✨ Version : 003
🧠 Type de modèle : Intégration de texte

Aperçu: Textembedding-gecko@003 est le modèle d'intégration de texte de pointe de Google, conçu pour générer des représentations vectorielles de haute qualité des données textuelles. Il excelle dans la capture des significations et des relations sémantiques complexes, ce qui en fait une solution idéale pour une large gamme d'applications de traitement automatique du langage naturel (TALN).

Caractéristiques principales

🚀 Haute dimensionnalité : Génère des représentations vectorielles avec 768 dimensions, permettant une représentation sémantique riche.
✅ Polyvalence : Il affiche des performances remarquables, comparables à celles de modèles beaucoup plus grands, tout en conservant une efficacité impressionnante.
⚡ Performances optimisées : Conçu pour une précision et une rapidité supérieures dans la génération d'embeddings de texte.

Cas d'utilisation prévus

Ce modèle est principalement conçu pour les applications où une compréhension approfondie du sens contextuel du texte est primordiale. Parmi les principales applications, on peut citer :

Recherche sémantique et récupération d'informations
Classification et catégorisation de textes
Regroupement et organisation des documents

Assistance linguistique

Textembedding-gecko@003 est principalement optimisé pour langue anglaise Le traitement est possible. Cependant, son adaptabilité permet une utilisation potentielle avec d'autres langues, en fonction des spécificités des données d'entraînement utilisées pour le réglage fin.

Spécifications techniques

Architecture

Le modèle exploite un système sophistiqué architecture de transformateurCette conception lui permet de traiter efficacement des modèles linguistiques complexes et de discerner des relations subtiles au sein des données textuelles, constituant ainsi la base de ses capacités de haute performance.

Données d'entraînement

Textembedding-gecko@003 a été rigoureusement entraîné sur un ensemble de données vaste et diversifié, englobant plus de 8 billions de jetonsCela inclut un large éventail de sources telles que des textes Web, des livres numériques et d'autres corpus textuels, garantissant une généralisation robuste à travers de nombreux sujets et domaines.

Source et taille des données

Le corpus d'entraînement comprend des textes structurés et non structurés, ce qui permet au modèle de comprendre en profondeur les nuances linguistiques. Ce vaste ensemble de données, riche et varié, est un facteur essentiel de ses performances exceptionnelles.

Seuil de connaissances

La base de connaissances du modèle est à jour jusqu'à Avril 2024Les informations ou événements survenant après cette date pourraient ne pas être pris en compte dans le présent document.

Diversité et préjugés

Des efforts considérables ont été déployés lors du développement pour intégrer un large éventail de sources, afin d'atténuer les biais potentiels. Cependant, comme pour tous les modèles d'IA, Textembedding-gecko@003 peut encore refléter involontairement certains biais inhérents à ses vastes données d'entraînement.

Indicateurs de performance

Développé par Google, Textembedding-gecko@003 offre systématiquement des performances impressionnantes sur un large éventail de tâches de traitement du langage naturel.

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

📊 Score moyen : 66,31
🏆 Réalisation clé : Il surpasse les modèles plus grands dotés de jusqu'à 7 milliards de paramètres, alors qu'il n'en possède lui-même que 1,2 milliard. Ceci souligne son efficacité exceptionnelle et sa conception compacte.

Performance spécifique à la tâche (scores moyens)

Classification du texte : 81,17
Similarité textuelle sémantique : 85,06
Récapitulation: 32,63
Tâches de récupération : 55,70

Généralisation sans exemple

Textembedding-gecko@003 présente d'excellentes performances sans entraînement préalable, se généralisant efficacement à des tâches pour lesquelles il n'a pas été explicitement entraîné. Cette capacité lui permet de surpasser plusieurs algorithmes de référence concurrents établis dans des scénarios inédits.

Premiers pas et utilisation

Exemples de code et accès à l'API

Le modèle est facilement disponible pour l'intégration sur le Plateforme API IA/ML sous l'identifiant "textembedding-gecko@003"Pour un accès direct et des exemples de code, veuillez consulter la plateforme : 🔗 Plateforme API IA/ML (Inscription)

Documentation de l'API

Complet Documentation de l'API Elle est disponible sur le site web de l'API AI/ML, offrant des directives détaillées et des exemples pour une intégration transparente dans vos applications. 📖 Portail de documentation API

IA éthique et licences

Lignes directrices éthiques

Le développement et le déploiement de Textembedding-gecko@003 respectent scrupuleusement les principes éthiques fondamentaux de l'IA. Notre priorité est de garantir transparence, équité et responsabilité tout au long de son cycle de vie et de son application.

Licence

Textembedding-gecko@003 est mis à disposition sous une licence licence permissive, accordant aux utilisateurs des droits étendus pour une utilisation à la fois commerciale et non commerciale.

Foire aux questions (FAQ)

❓ Qu'est-ce que Textembedding-gecko@003 ?

Textembedding-gecko@003 est un modèle d'intégration de texte de pointe développé par Google. Il génère des représentations vectorielles de haute qualité du texte, capturant les significations et les relations sémantiques pour diverses tâches de traitement automatique du langage naturel.

❓ Quelles sont ses principales caractéristiques ?

Ses principales caractéristiques comprennent une dimensionnalité élevée (768 dimensions d'intégration), une polyvalence permettant de rivaliser efficacement avec des modèles plus grands et des performances optimisées en termes de précision et de rapidité dans la génération d'intégrations.

❓ Quelle est la date limite de connaissances pour ce modèle ?

Le modèle a une date limite de données disponible fixée à avril 2024. Cela signifie que sa compréhension repose sur les données disponibles jusqu'à cette date.

❓ Où puis-je trouver la documentation de l'API et des exemples de code ?

Une documentation API détaillée et des exemples de code sont disponibles sur le site web. Portail de documentation API et le Plateforme API IA/ML, respectivement.

❓ Le format Textembedding-gecko@003 est-il adapté à un usage commercial ?

Oui, Textembedding-gecko@003 est disponible sous une licence permissive qui autorise à la fois une utilisation commerciale et non commerciale.

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