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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()
Detalhes do produto
Explorando text-embedding-ada-002: o modelo avançado de incorporação de texto da OpenAI
Elementos Essenciais do Modelo
- Nome do modelo: incorporação de texto-ada-002
- Desenvolvedor/Criador: OpenAI
- Data de lançamento: Dezembro de 2022
- Versão: incorporação de texto-ada-002
- Tipo de modelo: Incorporação de texto
Visão geral: Transformando texto em dados acionáveis
incorporação de texto-ada-002 O modelo de incorporação (embedding) da OpenAI se destaca como a solução de ponta, eficiente e altamente confiável da empresa. Sua função principal é converter com precisão texto em linguagem humana em representações vetoriais numéricas exatas, frequentemente chamadas de embeddings. Essa capacidade o torna uma ferramenta indispensável para uma ampla gama de aplicações. Aplicações de Processamento de Linguagem Natural (PLN), capacitando as máquinas a compreender, interpretar e processar a comunicação humana com uma eficácia sem precedentes.
Características distintivas
- ✨ Alta dimensionalidade: Gera incorporações com 1536 dimensões, garantindo uma captura rica e detalhada de informações semânticas do texto.
- 🌐 Ampla aplicabilidade: Sua versatilidade o torna adequado para uma vasta gama de tarefas de PNL (Processamento de Linguagem Natural), incluindo funcionalidades avançadas de busca, agrupamento inteligente de texto e sistemas de classificação precisos.
- 🚀 Escalabilidade: Otimizado para integração perfeita em soluções empresariais, capaz de lidar com eficiência com diversas tarefas. grandes conjuntos de dados e solicitações de alto volume sem comprometer o desempenho.
Aplicações versáteis de text-embedding-ada-002
O modelo text-embedding-ada-002 Possibilita uma ampla gama de aplicações práticas em diversos setores:
- 🔍 Busca aprimorada: Melhora a relevância da pesquisa, classificando os resultados com base em uma compreensão semântica profunda das consultas.
- 📦 Agrupamento inteligente: Agrupa documentos de texto ou sequências de caracteres semelhantes, simplificando a organização e a descoberta de dados.
- 💡 Recomendações personalizadas: Aprimora os mecanismos de recomendação ao identificar conteúdo ou produtos relacionados.
- 🚨 Detecção de anomalias: Fundamental para a segurança e o controle de qualidade, identifica entradas incomuns ou discrepantes em grandes conjuntos de dados.
- 📊 Medição da diversidade: Analisa a distribuição de similaridades para garantir uma representação de conteúdo equilibrada e diversificada.
- 🏷️ Classificação precisa: Atribui sequências de texto a categorias predefinidas com alta precisão, com base na similaridade semântica.
Destaque: Eficiência na Codificação Médica
O modelo text-embedding-ada-002 Apresenta desempenho excepcional em domínios especializados, tais como: Codificação MédicaEle identifica com sucesso o código mais relevante de um conjunto de opções semelhantes em 80% dos casos, uma melhoria notável em relação ao GPT-4, que atinge 50% de precisão na mesma tarefa.
Para aprofundar o conhecimento sobre esta aplicação e outros avanços da IA na área da saúde, consulte: Inteligência Artificial na Saúde: Usos e Exemplos de IA Generativa
Especificações técnicas
Fundação Arquitetônica
O modelo é construído sobre uma base sofisticada. Arquitetura baseada em transformadoresEste modelo é muito apreciado pela sua notável eficiência no processamento de dados sequenciais, permitindo-lhe captar meticulosamente as relações contextuais entre as palavras e alcançar uma compreensão semântica superior.
Dados de treinamento abrangentes
incorporação de texto-ada-002 foi treinado em um conjunto de dados vasto e diversificado, meticulosamente coletado de um amplo espectro de textos da internet, incluindo artigos acadêmicos, livros digitais e diversas páginas da web. Esse extenso corpus de treinamento permite que o modelo generalize efetivamente em inúmeros domínios e capture padrões linguísticos sutis.
Data limite de conhecimento
A base de conhecimento do modelo é limitada por um Data limite de conhecimento: setembro de 2021Consequentemente, processa e compreende informações disponíveis apenas até esta data específica, sem incorporar quaisquer eventos ou dados posteriores a esse período.
Compromisso com a Diversidade e a Mitigação de Preconceitos
A OpenAI empreendeu esforços substanciais para incorporar uma ampla gama de fontes de texto durante o treinamento para minimizar possíveis viesesApesar dessas medidas, alguns vieses ainda podem persistir devido à natureza inerente da coleta de dados em larga escala. A avaliação contínua e as atualizações regulares são essenciais para abordar e mitigar quaisquer vieses identificados, garantindo o desenvolvimento responsável da IA.
Desempenho e indicadores de desempenho
Vantagem comparativa
Após o seu lançamento, incorporação de texto-ada-002 significativamente superou muitos de seus antecessores. e modelos contemporâneos, destacando-se particularmente em termos de sua impressionante custo-benefício e escalabilidade robusta.
Métricas de precisão
O modelo demonstra precisão forte e consistente em indicadores críticos:
- 🌍 MIRACL: Obteve uma pontuação média de 31,4%, demonstrando suas capacidades em tarefas complexas de recuperação multilíngue.
- 🇬🇧 MTEB: Registrou uma pontuação média de 61,0%, o que demonstra seu desempenho confiável em diversas tarefas em língua inglesa.
Eficiência Operacional
- ⚡ Velocidade: O modelo é meticulosamente otimizado para inferência rápida, tornando-se uma escolha ideal para aplicações e serviços em tempo real onde o processamento rápido de dados é fundamental.
- 💪 Robustez: Apresenta forte resiliência e consistência, sendo capaz de lidar perfeitamente com... variedade diversificada de tipos de entrada e mantendo o desempenho em diferentes formatos de texto e idiomas.
Perguntas frequentes (FAQ)
Q1: Qual é a função principal do text-embedding-ada-002?
UM: incorporação de texto-ada-002 é um modelo da OpenAI projetado para converter texto humano em representações numéricas de alta dimensão (embeddings). Isso permite que as máquinas compreendam e processem o significado semântico do texto para diversas tarefas de PNL (Processamento de Linguagem Natural).
Q2: O que torna o text-embedding-ada-002 adequado para aplicações empresariais?
A: É escalabilidadeOtimizado para lidar com grandes conjuntos de dados e solicitações de alto volume, além de sua ampla aplicabilidade em diversas tarefas de PNL (Processamento de Linguagem Natural), o sistema é altamente adequado para soluções de IA exigentes em nível empresarial.
P3: Como ele se comporta em tarefas especializadas, como codificação médica?
A: Em Codificação Médica, incorporação de texto-ada-002 Obtém uma taxa de sucesso de 80% na identificação de códigos relevantes, superando significativamente a precisão de 50% do GPT-4 para a mesma tarefa.
Q4: Qual é o limite de conhecimento para o modelo?
A: O conhecimento do modelo está atualizado até Data limite de conhecimento: setembro de 2021Não inclui informações ou eventos que ocorreram após essa data específica.
Q5: Quais são as suas principais métricas de desempenho?
UM: incorporação de texto-ada-002 Demonstrou um desempenho sólido em benchmarks como o MIRACL (média de 31,4%) para tarefas multilíngues e o MTEB (média de 61,0%) para tarefas em inglês, destacando-se também em custo-benefício, velocidade e robustez.
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