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Incorporação multilíngue de texto-002

Descubra a API Text-multilingual-embedding-002, um modelo poderoso para incorporação de texto multilíngue, que aprimora aplicações de PNL em diversos idiomas.

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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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Incorporação multilíngue de texto-002

Detalhes do produto

Apresentando Text-multilingual-embedding-002

O Incorporação multilíngue de texto-002 O modelo do Google Cloud representa um avanço significativo no Processamento de Linguagem Natural (PLN). Lançado em Março de 2023Este modelo de incorporação de texto de última geração foi projetado para transformar dados textuais em representações vetoriais numéricas de alta qualidade, capturando com maestria o significado semântico e as nuances contextuais em uma infinidade de idiomas.

Sua principal vantagem reside no suporte multilíngue incomparável, tornando-a uma ferramenta indispensável para aplicações globais que exigem compreensão sofisticada de idiomas.

⭐ Detalhes principais do modelo

Nome do modelo: Incorporação multilíngue de texto-002
Desenvolvedor: Google Cloud
Data de lançamento: Março de 2023
Versão: 002
Tipo de modelo: Incorporação de texto

🚀 Principais Competências

Suportes mais de 100 idiomas, possibilitando um alcance verdadeiramente global.
Gera Incorporações semânticas de alta qualidade que refletem com precisão o significado do texto.
Otimizado para diversas tarefas de PNL (Processamento de Linguagem Natural), garantindo versatilidade e desempenho.
Ofertas velocidade de inferência eficiente, crucial para aplicações em tempo real.
Demonstra robustez contra diversas estruturas linguísticas.

🎯 Aplicações pretendidas

Este modelo poderoso é ideal para um amplo espectro de aplicações multilíngues e interlinguais, incluindo:

Mecanismos de busca multilíngues para uma recuperação precisa de informações globais.
chatbots multilíngues que consegue comunicar-se eficazmente, superando barreiras linguísticas.
Análise de sentimentos Para entender a opinião pública em diferentes idiomas.
Aprimorado serviços de tradução de idiomas com melhor compreensão contextual.
Sofisticado sistemas de recomendação de conteúdo Adaptado para públicos diversos.

Notavelmente, o Text-multilingual-embedding-002 se destaca em aplicações multilíngues para documentação clínica e pesquisa. Para obter mais informações sobre este e outros modelos de IA na área da saúde, você pode aprender mais. aqui (referenciando a seção do conteúdo original sobre "Documentação Clínica e Pesquisa" do artigo intitulado "IA na Saúde: Usos e Exemplos de IA Generativa").

⚙️ Especificações Técnicas

Arquitetura

A base do modelo é a alta eficácia. Arquitetura de transformadoresEste projeto utiliza mecanismos de autoatenção para processar e gerar, de forma eficiente, representações vetoriais que capturam com precisão as complexas relações contextuais entre palavras em diversos idiomas.

Dados de treinamento e diversidade

Incorporação multilíngue de texto-002 foi treinado em um conjunto de dados extenso e diversificado, compreendendo aproximadamente 1 bilhão de frases Reunido a partir de livros, sites e diversas outras fontes multilíngues, este vasto corpus de treinamento garante uma compreensão abrangente das nuances linguísticas e auxilia na generalização robusta entre diferentes idiomas e contextos.

O conhecimento do modelo está atualizado até a data de Março de 2023Embora tenham sido feitos esforços para minimizar o viés por meio de diversas fontes de dados, é importante reconhecer que, como todos os grandes modelos de linguagem, alguns vieses inerentes presentes nos dados de treinamento ainda podem estar presentes.

📊 Indicadores de desempenho

Benchmark de Incorporação de Texto Massivo (MTEB)

O desempenho no benchmark MTEB reforça a alta precisão do modelo, particularmente em cenários de recuperação e classificaçãoAs principais métricas incluem:

✅ nDCG@10: 60,8
✅ Recordar@100: 92,4

Esses resultados confirmam a proficiência do modelo em classificar documentos relevantes e recuperar informações de forma eficiente a partir de conjuntos de dados grandes e complexos. Ele também demonstrou robustez excepcional, apresentando desempenho consistente mesmo com conteúdo gerado pelo usuário (CGU) diversificado em vários idiomas e estruturas.

Análise comparativa

O Text-multilingual-embedding-002 demonstra um desempenho altamente competitivo em relação a outros modelos líderes de incorporação multilíngue. Nas avaliações do MTEB, ele alcançou uma média de Precisão de 64,0 em diversas tarefas, destacando sua capacidade de lidar com consultas multilíngues.

O modelo apresentou um desempenho notavelmente superior a vários modelos já consagrados em sua categoria:

Text-multilingual-embedding-002: 64.0 (Precisão média)
LaBSE (Incorporação de Sentenças BERT agnóstica ao idioma): 45,2
Cohere: 64.0
BGE (Melhor Incorporação Generativa): 64,2

💡 Uso e integração

Acesso à API e exemplos de código

O Incorporação multilíngue de texto-002 O modelo está prontamente disponível no Plataforma de API de IA/ML, identificável como "text-multilingual-embedding-002"Exemplos de código práticos são fornecidos dentro da plataforma para facilitar a integração rápida.

(Referência: Plataforma de API de IA/ML, seção "Exemplos de Código"

Documentação da API

Para obter orientações completas sobre integração e instruções detalhadas de uso, consulte o Documentação da API Disponível no site da API de IA/ML.

⚖️ IA Ética e Licenciamento

O desenvolvimento do Text-multilingual-embedding-002 segue rigorosos padrões de qualidade. práticas éticas de IA, enfatizando a transparência, a equidade e a responsabilidade em sua concepção e aplicação.

O modelo está disponível sob licenciamento comercial, permitindo uso tanto comercial quanto não comercial, sujeito aos termos de serviço estabelecidos pelo Google Cloud.

Perguntas frequentes (FAQs)

Q1: O que é Text-multilingual-embedding-002?

UM: Trata-se de um modelo de incorporação de texto de última geração do Google Cloud, lançado em março de 2023, projetado para converter texto em representações vetoriais numéricas que capturam o significado semântico e o contexto em mais de 100 idiomas.

Q2: Quantos idiomas ele suporta?

UM: O modelo suporta mais de 100 idiomas, incluindo idiomas amplamente utilizados como inglês, espanhol, francês, chinês e árabe, tornando-o altamente versátil para aplicações globais.

P3: Quais são os principais casos de uso para este modelo?

UM: É ideal para mecanismos de busca multilíngues, chatbots multilíngues, análise de sentimentos, serviços de tradução e sistemas de recomendação de conteúdo. Também possui aplicações específicas em documentação clínica e pesquisa.

Q4: Como seu desempenho se compara ao de outros modelos?

UM: O modelo Text-multilingual-embedding-002 demonstra um desempenho competitivo, atingindo uma precisão média de 64,0 no benchmark MTEB, igualando ou superando modelos como LaBSE e Cohere em diversas tarefas.

Q5: Está disponível para uso comercial?

UM: Sim, o Text-multilingual-embedding-002 está disponível sob licença comercial, permitindo o uso tanto comercial quanto não comercial, sujeito aos termos de serviço do Google Cloud.

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