Вне

Чат

запрещать

Встраивание текста ada-002

API text-embedding-ada-002 обеспечивает согласованные текстовые встраивания, идеально подходящие для приложений поиска, кластеризации и рекомендаций по доступной цене.

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-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()

Docs

Один API, более 300 моделей ИИ.

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

Получить ключ API Изучите модели

Встраивание текста ada-002

Подробная информация о товаре

Изучение text-embedding-ada-002: усовершенствованная модель встраивания текста от OpenAI.

Основные характеристики модели

Название модели: текст-встраивание-ада-002
Разработчик/Создатель: OpenAI
Дата выпуска: Декабрь 2022 г.
Версия: текст-встраивание-ада-002
Тип модели: Встраивание текста

Обзор: Преобразование текста в данные, пригодные для принятия решений.

текст-встраивание-ада-002 OpenAI разработала передовую, эффективную и высоконадежную модель встраивания данных. Ее основная функция — профессиональное преобразование текста на человеческом языке в точные числовые векторные представления, часто называемые эмбеддингами. Эта возможность делает ее незаменимым инструментом для самых разных задач. Приложения обработки естественного языка (NLP)наделяя машины способностью понимать, интерпретировать и обрабатывать человеческую коммуникацию с беспрецедентной эффективностью.

Отличительные особенности

✨ Высокая размерность: Генерирует векторные представления с помощью 1536 размеров, обеспечивая богатый и подробный сбор семантической информации из текста.
🌐 Широкая область применения: Благодаря своей универсальности он подходит для широкого спектра задач обработки естественного языка, включая расширенные функции поиска, интеллектуальную кластеризацию текста и точные системы классификации.
🚀 Масштабируемость: Оптимизирован для бесшовной интеграции в корпоративные решения, способен эффективно обрабатывать большие массивы данных и запросы большого объема без ущерба для производительности.

Универсальные возможности применения text-embedding-ada-002

Он модель text-embedding-ada-002 Это позволяет применять полученные знания на практике в самых разных отраслях:

🔍 Расширенный поиск: Повышает релевантность результатов поиска за счет ранжирования их на основе глубокого семантического понимания запросов.
📦 Интеллектуальная кластеризация: Группирует похожие текстовые документы или строки, упрощая организацию и поиск данных.
💡 Персонализированные рекомендации: Повышает точность рекомендательных систем за счет выявления связанного контента или товаров.
🚨 Обнаружение аномалий: Он имеет решающее значение для обеспечения безопасности и контроля качества, поскольку позволяет выявлять необычные или аномальные записи в больших массивах данных.
📊 Измерение разнообразия: Анализирует распределение сходства для обеспечения сбалансированного и разнообразного представления контента.
🏷️ Точная классификация: Присваивает текстовым строкам предопределенные категории с высокой точностью на основе семантического сходства.

Главное преимущество: повышение эффективности медицинского кодирования.

Он модель text-embedding-ada-002 демонстрирует исключительные результаты в специализированных областях, таких как Медицинское кодированиеОн успешно определяет наиболее подходящий код из набора похожих вариантов. 80% случаевЭто заметное улучшение по сравнению с GPT-4, который достигает 50% точности в той же задаче.

Чтобы подробнее ознакомиться с этим приложением и другими достижениями в области искусственного интеллекта в здравоохранении, вы можете обратиться к следующим источникам: Искусственный интеллект в здравоохранении: примеры и применение генеративного ИИ.

Технические характеристики

Архитектурный фонд

Модель построена на основе сложной архитектуры. Архитектура на основе трансформатораЭта разработка высоко ценится за свою замечательную эффективность в обработке последовательных данных, позволяющую ей тщательно улавливать контекстные связи между словами и достигать превосходного семантического понимания.

Комплексные обучающие данные

текст-встраивание-ада-002 был обучен на обширный и разнообразный набор данныхЭтот обширный обучающий корпус, тщательно составленный на основе широкого спектра интернет-текстов, включая научные статьи, электронные книги и различные веб-страницы, позволяет модели эффективно обобщать знания в различных областях и улавливать тонкие нюансы языковых моделей.

Крайний срок предоставления знаний

База знаний модели ограничена следующими факторами: Крайний срок получения знаний — сентябрь 2021 года.Следовательно, система обрабатывает и анализирует информацию, доступную только до указанной даты, не включая в нее события или данные, относящиеся к периоду после этой даты.

Приверженность принципам многообразия и смягчению предвзятости.

Компания OpenAI предприняла значительные усилия для включения широкого спектра текстовых источников в процесс обучения. минимизировать потенциальные предубежденияНесмотря на эти меры, некоторые искажения могут сохраняться из-за особенностей сбора больших объемов данных. Непрерывная оценка и регулярные обновления необходимы для устранения и смягчения любых выявленных искажений, что обеспечит ответственное развитие ИИ.

Производительность и сравнительные тесты

Сравнительное преимущество

После запуска, текст-встраивание-ада-002 существенно превзошёл многих своих предшественников. и современные модели, особенно выделяющиеся своими впечатляющими характеристиками. экономическая эффективность и высокая масштабируемость.

Показатели точности

Модель демонстрирует высокая и стабильная точность по ключевым показателям эффективности:

🌍 ЧУДО: Достигнут средний балл: 31,4%, демонстрируя свои возможности в сложных задачах поиска информации на нескольких языках.
🇬🇧 МТЕБ: Зафиксирован средний балл: 61,0%, что свидетельствует о его надежной работе в различных задачах на английском языке.

Операционная эффективность

⚡ Скорость: Модель тщательно оптимизирована для быстрый выводЭто делает его идеальным выбором для приложений и сервисов, работающих в режиме реального времени, где быстрая обработка данных имеет первостепенное значение.
💪 Устойчивость: Он демонстрирует высокую устойчивость и стабильность, способен бесперебойно справляться с различными задачами. разнообразный набор типов входных данных и поддержание производительности в различных текстовых форматах и на разных языках.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В1: Какова основная функция text-embedding-ada-002?

А: текст-встраивание-ада-002 Это модель OpenAI, предназначенная для преобразования человеческого текста в многомерные числовые представления (эмбеддинги). Это позволяет машинам понимать и обрабатывать семантическое значение текста для различных задач обработки естественного языка.

Q2: Чем text-embedding-ada-002 подходит для корпоративных приложений?

А: Это масштабируемостьОптимизированный для обработки больших наборов данных и больших объемов запросов, а также обладающий широкой применимостью в многочисленных задачах обработки естественного языка, он идеально подходит для сложных корпоративных решений в области искусственного интеллекта.

В3: Как он справляется со специализированными задачами, такими как медицинское кодирование?

А: В медицинском кодировании, текст-встраивание-ада-002 Достигает 80% успеха в идентификации релевантных кодов, значительно превосходя 50% точность GPT-4 для той же задачи.

Вопрос 4: Каков пороговый уровень знаний для данной модели?

А: Знания модели актуальны на данный момент времени. Крайний срок получения знаний — сентябрь 2021 года.В него не входит информация или события, произошедшие после этой конкретной даты.

В5: Каковы ключевые показатели эффективности?

А: текст-встраивание-ада-002 продемонстрировали высокие результаты в таких тестах, как MIRACL (в среднем 31,4%) для многоязычных задач и MTEB (в среднем 61,0%) для задач на английском языке, а также преуспели в экономичности, скорости и надежности.

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