Вне

Чат

запрещать

Text-multilingual-embedding-002

Откройте для себя API Text-multilingual-embedding-002 — мощную модель для многоязычных текстовых встраиваний, расширяющую возможности приложений обработки естественного языка для разных языков.

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-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()

Docs

Один API, более 300 моделей ИИ.

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

Получить ключ API Изучите модели

Text-multilingual-embedding-002

Подробная информация о товаре

Представляем Text-multilingual-embedding-002

Он Text-multilingual-embedding-002 Модель от Google Cloud представляет собой значительный шаг вперед в области обработки естественного языка (NLP). Выпущена в Март 2023 г.Эта передовая модель встраивания текста разработана для преобразования текстовых данных в высококачественные числовые векторные представления, точно передающие семантическое значение и контекстные нюансы на множестве языков.

Его главное преимущество заключается в беспрецедентной многоязычной поддержке, что делает его незаменимым инструментом для глобальных приложений, требующих глубокого понимания языка.

⭐ Основные характеристики модели

Название модели: Text-multilingual-embedding-002
Разработчик: Google Облако
Дата выпуска: Март 2023 г.
Версия: 002
Тип модели: Встраивание текста

🚀 Основные возможности

Поддерживает более 100 языков, что обеспечивает поистине глобальный охват.
Генерирует высококачественные семантические вложения которые точно отражают смысл текста.
Тщательно оптимизировано для решения различных задач обработки естественного языка., обеспечивая универсальность и производительность.
Предложения высокая скорость выводаимеет решающее значение для приложений, работающих в режиме реального времени.
Демонстрирует устойчивость к разнообразным лингвистическим структурам.

🎯 Предполагаемые области применения

Эта мощная модель идеально подходит для широкого спектра многоязычных и кросс-язычных приложений, включая:

Кроссъязыковые поисковые системы для точного поиска глобальной информации.
Многоязычные чат-боты способный эффективно общаться, преодолевая языковые барьеры.
Анализ настроений понять общественное мнение на разных языках.
Улучшенный услуги языкового перевода с лучшим пониманием контекста.
Сложный системы рекомендаций контента Разработано для разнообразной аудитории.

Примечательно, что Text-multilingual-embedding-002 превосходно подходит для межъязыковых приложений в клинической документации и исследованиях. Более подробную информацию об этой и других моделях ИИ в здравоохранении можно найти здесь. здесь (Ссылка на раздел «Клиническая документация и исследования» оригинальной статьи «Искусственный интеллект в здравоохранении: примеры и применение генеративного ИИ»).

⚙️ Технические характеристики

Архитектура

В основе модели лежит высокоэффективная Архитектура трансформатораДанная разработка использует механизмы самовнимания для эффективной обработки и генерации векторных представлений, которые умело улавливают сложные контекстные связи между словами в разных языках.

Данные об обучении и разнообразие

Text-multilingual-embedding-002 был обучен на обширный и разнообразный набор данныхвключающие приблизительно 1 миллиард приговоров Этот обширный учебный корпус, собранный из книг, веб-сайтов и различных других многоязычных источников, обеспечивает всестороннее понимание лингвистических нюансов и способствует надежному обобщению знаний на разных языках и в разных контекстах.

Данные модели актуальны на данный момент. Март 2023 г.Несмотря на предпринятые усилия по минимизации предвзятости за счет использования разнообразных источников данных, важно признать, что, как и во всех больших языковых моделях, некоторые присущие обучающим данным искажения все же могут отражаться.

📊 Показатели производительности

Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)

Результаты, полученные на бенчмарке MTEB, подчеркивают высокую точность модели, особенно в следующих аспектах: сценарии поиска и классификацииКлючевые показатели включают в себя:

✅ nDCG@10: 60.8
✅ Запоминание по 100 пунктов: 92.4

Эти результаты подтверждают способность модели ранжировать релевантные документы и эффективно извлекать информацию из больших, сложных наборов данных. Модель также продемонстрировала исключительную устойчивость, стабильно показывая хорошие результаты даже при работе с разнообразным пользовательским контентом (UGC) на разных языках и с различными структурами.

Сравнительный анализ

Модель Text-multilingual-embedding-002 демонстрирует весьма конкурентоспособные результаты по сравнению с другими ведущими моделями многоязычного встраивания. В оценках MTEB она показала средний результат. Точность 64,0 в различных задачах, что подчеркивает его сильные стороны в обработке многоязычных запросов.

Данная модель заметно превзошла несколько признанных моделей в своей категории:

Text-multilingual-embedding-002: 64.0 (Средняя точность)
LaBSE (языково-независимое встраивание предложений BERT): 45.2
Cohere: 64.0
BGE (Best Generative Embedding): 64.2

💡 Использование и интеграция

Доступ к API и примеры кода

Он Text-multilingual-embedding-002 Модель легко доступна на Платформа API для ИИ/машинного обучения, идентифицируемый как "text-multilingual-embedding-002"В рамках платформы предоставляются практические примеры кода для облегчения быстрой интеграции.

(Ссылка: Платформа API для ИИ/машинного обученияраздел "Примеры кода"

Документация по API

Для получения исчерпывающих рекомендаций по интеграции и подробных инструкций по использованию обратитесь к [ссылка на документацию]. Документация по API Доступно на веб-сайте AI/ML API.

⚖️ Этичный ИИ и лицензирование

Разработка Text-multilingual-embedding-002 осуществляется в соответствии со строгими стандартами. этичные методы использования ИИс акцентом на прозрачность, справедливость и подотчетность в своей разработке и применении.

Модель доступна по адресу: коммерческое лицензирование, разрешая как коммерческое, так и некоммерческое использование, в соответствии с установленными условиями обслуживания Google Cloud.

Часто задаваемые вопросы (ЧЗВ)

В1: Что такое Text-multilingual-embedding-002?

А: Это передовая модель встраивания текста от Google Cloud, выпущенная в марте 2023 года, предназначенная для преобразования текста в числовые векторные представления, которые отражают семантическое значение и контекст более чем на 100 языках.

В2: Сколько языков он поддерживает?

А: Данная модель поддерживает более 100 языков, включая широко используемые, такие как английский, испанский, французский, китайский и арабский, что делает её очень универсальной для применения по всему миру.

В3: Каковы основные варианты использования этой модели?

А: Он идеально подходит для кроссъязыковых поисковых систем, многоязычных чат-ботов, анализа настроений, сервисов языкового перевода и систем рекомендаций контента. Он также находит специфическое применение в клинической документации и исследованиях.

В4: Как её характеристики соотносятся с другими моделями?

А: Модель Text-multilingual-embedding-002 демонстрирует конкурентоспособные результаты, достигая средней точности 64,0% на бенчмарке MTEB, что соответствует или превосходит показатели таких моделей, как LaBSE и Cohere, в различных задачах.

В5: Доступно ли оно для коммерческого использования?

А: Да, Text-multilingual-embedding-002 доступен по коммерческой лицензии, разрешающей как коммерческое, так и некоммерческое использование, в соответствии с условиями обслуживания Google Cloud.

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