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Incorporação de texto-3-grande

A API text-embedding-3-large fornece incorporações de texto de alta qualidade com dimensões personalizáveis, oferecendo precisão excepcional para aplicações complexas.

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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-3-large',
  });
  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-3-large")
    embedding = response.data[0].embedding

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


main()

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Incorporação de texto-3-grande

Detalhes do produto

✨ Revelação incorporação de texto-3-grandeModelo de incorporação inovador da OpenAI

Lançado por OpenAI sobre 25 de janeiro de 2024, incorporação de texto-3-grande Representa um avanço significativo na tecnologia de incorporação de texto. Este modelo de última geração se destaca na conversão de dados textuais complexos em representações numéricas altamente eficazes e de alta dimensionalidade, cruciais para uma ampla gama de tarefas modernas de aprendizado de máquina.

Informações básicas sobre o modelo:

► Nome do modelo: incorporação de texto-3-grande
► Desenvolvedor: OpenAI
► Data de lançamento: 25 de janeiro de 2024
► Tipo de modelo: Incorporação de texto

🚀 Principais vantagens e funcionalidades

incorporação de texto-3-grande Destaca-se por suas características inovadoras, projetadas para oferecer desempenho e flexibilidade superiores:

✓ Desempenho de primeira linha: Este modelo oferece o melhor desempenho incorporações até o momento, apresentando melhorias notáveis em relação às suas antecessoras e estabelecendo novos padrões de referência no setor.
✓ Tamanho de implantação flexível: Os desenvolvedores obtêm controle sem precedentes com suporte para dimensões de incorporação que variam de 256 até 3072Essa flexibilidade permite um equilíbrio ideal entre os requisitos de desempenho e o consumo de recursos.
✓ Suporte nativo para encurtamento de incorporações: Uma funcionalidade exclusiva que permite aos desenvolvedores encurtar vetores de incorporação sem perda significativa em sua representação conceitual, ideal para otimizar o armazenamento e reduzir a sobrecarga computacional.

💡 Casos de uso ideais para incorporação de texto-3-grande

As robustas capacidades deste modelo tornam-no perfeitamente adequado para uma ampla gama de aplicações avançadas:

▷ Busca de alto desempenho: Obtenha resultados de pesquisa precisos e extremamente rápidos em vastos repositórios de informação.
▷ Agrupamento avançado: Facilita a análise e o agrupamento sofisticados de dados para obter insights mais profundos em conjuntos de dados complexos.
▷ Recomendações aprimoradas: Potencialize mecanismos de recomendação altamente precisos e contextualmente relevantes.
▷ Detecção robusta de anomalias: Identifique com eficiência valores discrepantes e padrões incomuns em grandes fluxos de dados.
▷ Medição detalhada da diversidade: Analise a amplitude e a variedade de extensos corpora textuais com alta precisão.
▷ Classificação precisa: Habilidade excepcional em categorizar dados textuais complexos, mesmo em domínios desafiadores.
▷ Suporte multilíngue global: Com suporte aprimorado para vários idiomas, é excepcionalmente adequado para aplicações internacionais e linguísticas diversas.

⚙️ Excelência em Arquitetura Técnica e Treinamento

Informações detalhadas:

● Arquitetura: Construído sobre uma tecnologia de ponta arquitetura baseada em transformadores, projetado especificamente para gerar incorporações de alta dimensionalidade com características de desempenho superiores.
● Dados de treinamento: Treinado em um conjunto de dados extenso e altamente diversificado, meticulosamente selecionada para capturar uma vasta gama de nuances linguísticas, semântica e complexidades contextuais.
● Fonte e tamanho dos dados: O treinamento do modelo envolveu bilhões de entradas de texto, garantindo uma compreensão abrangente e profunda da linguagem humana.
● Diversidade e Mitigação de Preconceitos: Um esforço significativo foi empregado para garantir alta diversidade nos dados de treinamento, visando ativamente... mitigar preconceitosConsequentemente, aprimorando a imparcialidade, a robustez e a confiabilidade do modelo em diferentes aplicações e grupos de usuários.

📈 Métricas de desempenho incomparáveis

incorporação de texto-3-grande Demonstra melhorias significativas e oferece desempenho de alto nível em todos os principais indicadores:

⚡ Pontuação MIRACL: Um aumento substancial de 31,4% (alcançado por ada-002) para um impressionante 54,9%, destacando as capacidades de recuperação superiores.
⚡ Pontuação MTEB: Melhorado em relação a 61,0% (com ada-002) para um robusto 64,6%, confirmando a melhoria na qualidade geral de incorporação.
⚡ Precisão: Entrega resultados consistentemente precisão de alto nível abrangendo uma ampla gama de múltiplos parâmetros de referência, garantindo resultados altamente confiáveis para tarefas críticas.
⚡ Velocidade: Otimizado para tempos de processamento mais rápidos, mantendo a eficiência mesmo ao utilizar suas opções de dimensionalidade maiores.
⚡ Robustez: Exposições alta estabilidade de desempenho em uma ampla variedade de tipos de entrada e cenários contextuais complexos, garantindo uma operação confiável.

❓ Perguntas frequentes (FAQ) sobre text-embedding-3-large

Q1: O que é text-embedding-3-large e quando foi lançado?

A1: O text-embedding-3-large é o modelo de incorporação de texto mais recente e avançado da OpenAI, projetado para converter texto em vetores numéricos de alta dimensão que capturam o significado semântico. Foi lançado oficialmente em 25 de janeiro de 2024.

Q2: Quão significativas são as melhorias de desempenho em relação a modelos anteriores como o ada-002?

A2: Oferece melhorias significativas, notadamente aumentando a pontuação MIRACL de 31,4% (ada-002) para 54,9% e a pontuação MTEB de 61,0% (ada-002) para 64,6%. Essas métricas destacam sua precisão superior e qualidade geral de incorporação.

Q3: O pacote text-embedding-3-large suporta dimensões de incorporação personalizáveis?

A3: Sim, oferece tamanhos de incorporação flexíveis, permitindo que os desenvolvedores escolham as dimensões. 256 até 3072Isso permite um ajuste fino entre o desempenho ideal e a utilização eficiente dos recursos.

Q4: Quais são as principais aplicações em que esse modelo se destaca?

A4: É ideal para buscas de alto desempenho, agrupamento avançado, sistemas de recomendação aprimorados, detecção robusta de anomalias, medição detalhada da diversidade e classificação precisa de textos, especialmente em ambientes que exigem suporte multilíngue.

Q5: O modelo é adequado para processar vários idiomas?

A5: Com certeza. O text-embedding-3-large oferece suporte significativamente aprimorado para vários idiomas, tornando-se uma solução altamente eficaz para aplicações globais e diversos conjuntos de dados linguísticos.

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