Вне

Чат

запрещать

M2-BERT-Retrieval-2K

Расширьте возможности поиска с помощью API M2-BERT-Retrieval-2K — модели искусственного интеллекта, оптимизированной для быстрого и точного извлечения информации из небольших наборов данных.

Новые участники получат бесплатные токены номиналом 1 доллар.

Text to Speech

Javascript

Python

                                        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: 'togethercomputer/m2-bert-80M-2k-retrieval',
  });
  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="togethercomputer/m2-bert-80M-2k-retrieval")
    embedding = response.data[0].embedding

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


main()

Docs

Один API, более 300 моделей ИИ.

Сэкономьте 20% на расходах и получите бесплатные токены на 1 доллар.

Получить ключ API Изучите модели

M2-BERT-Retrieval-2K

Подробная информация о товаре

M2-BERT-Retrieval-2K: Компактный и эффективный ИИ для быстрого поиска информации

Он M2-BERT-Retrieval-2K это высокоспециализированная модель искусственного интеллекта, разработанная для эффективный и высокоскоростной поиск информации задачи. С его замечательной компактная архитектура с 2000 параметрамиОн тщательно оптимизирован для быстрый и точный доступ к данным В рамках сфокусированных или небольших наборов данных, обеспечивая быстрый и точный поиск для критически важных приложений.

Основные характеристики и технические параметры

⚡ Сверхкомпактный дизайн: Особенности размер параметра 2K, что позволяет развертывать приложение на устройствах и в средах с ограниченными ресурсами.
⏱️ Быстрый поиск информации: Обеспечивает достижение значимых результатов с помощью минимальная задержкаЭто делает его идеальным для приложений, требующих оперативного реагирования, таких как поиск в реальном времени и поддержка клиентов.
✔️ Высокая точность: Поддерживает высокая точность при извлечении соответствующей информации из небольших или специфических наборов данных.
⚙️ Оптимизировано для целевых наборов данных: Специально разработан для быстрого извлечения из различных мест. компактные базы знаний или наборы данных службы поддержки клиентов.

Показатели производительности и примеры использования

M2-BERT-Retrieval-2K преуспевает в обоих областях скорость и точность для задач поиска информации в условиях ограниченного пространства. Хотя он не рассчитан на максимальную вместимость более крупных моделей, таких как M2-BERT-Retrieval-8K или 32K, он обеспечивает... превосходная эффективность извлечения для сценариев, в которых низкая задержка и целевой доступ к данным имеют первостепенное значение. Это делает его ценным инструментом для приложений, требующих мгновенного доступа к информации без необходимости обработки огромных объемов данных.

Он поддерживает множество вызовов API, которые обеспечивают поиск и извлечение данных в режиме реального времени, что делает его особенно эффективным в условиях, когда время и точность имеют первостепенное значение.

Сравнение с другими моделями

➡️ В сравнении с M2-BERT-Retrieval-8K и 32K: M2-BERT-Retrieval-2K предлагает Меньшая емкость, но значительно более высокая скорость отклика. В задачах поиска информации меньшего масштаба приоритет отдается скорости, а не обширной обработке данных.
➡️ В сравнении с более крупными моделями общего назначения: Эта модель отдает приоритеты. скорость и эффективность поиска Это не ограничивается широким пониманием контекста или способностью обрабатывать огромные массивы данных, что делает его специализированным для быстрого и точного поиска.

Советы по повышению эффективности

💡 Оптимальная структуризация набора данных: Тщательно структурируйте свои наборы данных, чтобы оптимизировать точность индексирования и поиска, обеспечивая наилучшие возможные результаты.
🔄 Поддерживайте актуальность информации: Регулярно обновляйте индексированную информацию, чтобы гарантировать пользователям максимально релевантные и своевременные результаты поиска.
🚀 Стратегическое развертывание: Внедрите M2-BERT-Retrieval-2K в приложениях, где скорость поиска напрямую повышает удовлетворенность пользователей и производительность труда, максимально увеличивая его эффективность.

Ограничения

В силу своего компактная и специализированная конструкцияM2-BERT-Retrieval-2K может работать неоптимально. чрезвычайно большие или очень сложные наборы данных По сравнению с более крупными моделями поиска, она лучше всего подходит для сред, где строго расставляется приоритеты. скорость и точность поиска в пределах контексты меньших наборов данных, где по-настоящему проявляются его преимущества.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В1: Для чего в первую очередь предназначен модуль M2-BERT-Retrieval-2K?
A1: Он в первую очередь предназначен для эффективного и высокоскоростного поиска информации в небольших или сфокусированных наборах данных, с приоритетом скорости и точности.

В2: Как его производительность соотносится с более крупными моделями, такими как M2-BERT-Retrieval-8K?
A2: Несмотря на меньшую общую емкость, он обеспечивает превосходную эффективность поиска и скорость отклика, особенно для задач поиска небольшого масштаба и сценариев, требующих низкой задержки.

В3: Можно ли развернуть M2-BERT-Retrieval-2K на устройствах с ограниченными ресурсами?
A3: Да, его компактный размер параметров в 2 КБ делает его очень подходящим для развертывания на устройствах и в средах с ограниченными ресурсами.

В4: Какие типы приложений больше всего выигрывают от этой модели?
A4: Приложения, требующие поиска в реальном времени, мгновенного доступа к информации, систем поддержки клиентов и компактных баз знаний, где скорость поиска имеет решающее значение.

В5: Каковы основные ограничения M2-BERT-Retrieval-2K?
A5: Из-за своей компактной конструкции она может показывать худшие результаты на очень больших или сложных наборах данных по сравнению с более крупными моделями. Наиболее эффективно она проявляет себя в контексте небольших наборов данных.