Вне

Чат

запрещать

Text-embedding-3-large

API Text-embedding-3-large предоставляет высококачественные шаблоны текста с настраиваемыми размерами, обеспечивая исключительную точность для сложных приложений.

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: '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()

Docs

Один API, более 300 моделей ИИ.

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

Получить ключ API Изучите модели

Text-embedding-3-large

Подробная информация о товаре

✨ Презентация text-embedding-3-large: Инновационная модель встраивания от OpenAI

Запущено компанией OpenAI на 25 января 2024 г., text-embedding-3-large Это знаменует собой значительный прогресс в технологии встраивания текста. Эта модель нового поколения превосходно справляется с преобразованием сложных текстовых данных в высокоэффективные многомерные числовые представления, имеющие решающее значение для широкого спектра современных задач машинного обучения.

Основные сведения о модели:

► Название модели: text-embedding-3-large
► Разработчик: OpenAI
► Дата выпуска: 25 января 2024 г.
► Тип модели: Встраивание текста

🚀 Основные преимущества и ключевые особенности

text-embedding-3-large Отличается инновационными функциями, разработанными для обеспечения превосходной производительности и гибкости:

✓ Высочайшая производительность: Эта модель обеспечивает наивысшие показатели Представленные на сегодняшний день эмбеддинги демонстрируют значительные улучшения по сравнению с предшественниками и устанавливают новые отраслевые стандарты.
✓ Гибкий размер встраивания: Разработчики получают беспрецедентный контроль благодаря поддержке встраивания измерений в диапазоне от... от 256 до 3072Такая гибкость позволяет найти оптимальный компромисс между требованиями к производительности и потреблением ресурсов.
✓ Встроенная поддержка сокращения эмбеддингов: Уникальная возможность, позволяющая разработчикам сокращать векторы встраивания без существенной потери их концептуального представления, идеально подходит для оптимизации хранения и снижения вычислительных затрат.

💡 Идеальные варианты использования для text-embedding-3-large

Широкие возможности этой модели делают ее идеально подходящей для широкого спектра сложных приложений:

▷ Высокопроизводительный поиск: Получайте точные и молниеносные результаты поиска в обширных информационных хранилищах.
▷ Расширенная кластеризация: Обеспечивает возможность проведения сложного анализа и группировки данных для получения более глубокого понимания сложных наборов данных.
▷ Расширенные рекомендации: Обеспечивайте работу высокоточных и контекстно релевантных рекомендательных систем.
▷ Надежное обнаружение аномалий: Эффективно выявлять выбросы и необычные закономерности в больших потоках данных.
▷ Детальная оценка разнообразия: Проведите высокоточный анализ обширных текстовых корпусов, учитывая их широту и разнообразие.
▷ Точная классификация: Отлично справляется с классификацией сложных текстовых данных, даже в сложных областях.
▷ Глобальная многоязычная поддержка: Благодаря расширенной поддержке множества языков, он исключительно хорошо подходит для международных и разнообразных языковых приложений.

⚙️ Техническая архитектура и совершенствование обучения

Подробная информация:

● Архитектура: Создано на основе передовых технологий. архитектура на основе трансформатораспециально разработан для генерации многомерных вложений с превосходными характеристиками производительности.
● Тренировочные данные: Прошел обучение на обширный и весьма разнообразный набор данныхТщательно отобранный материал, призванный отразить широкий спектр лингвистических нюансов, семантики и контекстуальных сложностей.
● Источник данных и размер: Обучение модели включало в себя миллиарды текстовых записей, обеспечивая всестороннее и глубокое понимание человеческого языка.
● Разнообразие и смягчение предвзятости: Значительные усилия были направлены на обеспечение высокого разнообразия обучающих данных для активной работы. смягчить предвзятостьтем самым повышая справедливость, устойчивость и надежность модели в различных приложениях и группах пользователей.

📈 Непревзойденные показатели производительности

text-embedding-3-large демонстрирует значительные улучшения и обеспечивает первоклассную производительность по ключевым показателям:

⚡ Оценка MIRACL: Значительное увеличение по сравнению с 31,4% (достигнуто ada-002) до впечатляющего результата 54,9%подчеркивая превосходные возможности поиска.
⚡ Оценка MTEB: Улучшено по сравнению с 61,0% (с ada-002) к надежному 64,6%, что подтверждает улучшенное общее качество встраивания.
⚡ Точность: Стабильно обеспечивает результат высочайшая точность на широком спектре различных контрольных показателей, что обеспечивает высокую надежность результатов при решении критически важных задач.
⚡ Скорость: Оптимизировано для более быстрое время обработкисохраняя эффективность даже при использовании вариантов с большей размерностью.
⚡ Устойчивость: Экспонаты высокая стабильность производительности обеспечивает надежную работу при обработке самых разнообразных типов входных данных и в сложных контекстных сценариях.

❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ) о text-embedding-3-large

В1: Что такое text-embedding-3-large и когда он был выпущен?

А1: text-embedding-3-large — это новейшая и самая передовая модель встраивания текста от OpenAI, предназначенная для преобразования текста в многомерные числовые векторы, отражающие семантическое значение. Она была официально выпущена 2012 года. 25 января 2024 г..

В2: Насколько значительны улучшения характеристик по сравнению с предыдущими моделями, такими как ada-002?

А2: Он предлагает значительные улучшения, в частности, увеличение показателя MIRACL с 31,4% (ada-002) до 54,9% и показателя MTEB с 61,0% (ada-002) до 64,6%. Эти показатели подчеркивают его превосходную точность и общее качество встраивания.

Q3: Поддерживает ли text-embedding-3-large настраиваемые размеры встраивания?

А3: Да, он поддерживает гибкие размеры встраивания, позволяя разработчикам выбирать из множества вариантов. от 256 до 3072Это позволяет точно настроить баланс между оптимальной производительностью и эффективным использованием ресурсов.

Q4: В каких основных областях применения эта модель демонстрирует свои лучшие качества?

А4: Он идеально подходит для высокопроизводительного поиска, расширенной кластеризации, усовершенствованных рекомендательных систем, надежного обнаружения аномалий, детального измерения разнообразия и точной классификации текста, особенно в средах, требующих многоязычной поддержки.

В5: Подходит ли данная модель для обработки нескольких языков?

А5: Безусловно. text-embedding-3-large предлагает значительно улучшенную поддержку нескольких языков, что делает его высокоэффективным решением для глобальных приложений и разнообразных лингвистических наборов данных.

Игровая площадка для ИИ

Перед интеграцией протестируйте все модели API в тестовой среде. Мы предоставляем более 300 моделей для интеграции в ваше приложение.

Попробуйте бесплатно

Один API
Более 300 моделей ИИ

Сэкономьте 20% на расходах