Вне

Чат

запрещать

Textembedding-gecko@001

Ознакомьтесь с API модели textembedding-gecko@001: её возможности, технические характеристики, рекомендации по использованию и этические соображения для разработчиков.

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: 'textembedding-gecko@001',
  });
  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="textembedding-gecko@001")
    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

Textembedding-gecko@001

Подробная информация о товаре

Раскройте семантическое понимание с помощью textembedding-gecko@001

Он textembedding-gecko@001 модель, разработанная Google Облако и выпущен в Февраль 2024 г.Это мощное решение для встраивания текста. Оно преобразует текстовые данные в многомерные векторные представления, эффективно улавливая семантическое значение и контекст. Это делает его незаменимым инструментом для широкого спектра задач. Обработка естественного языка (NLP) приложения.

Основные сведения о модели:

✅ Название модели: textembedding-gecko@001
✅ Разработчик: Google Облако
✅ Дата релиза: Февраль 2024 г.
✅ Версия: 001
✅ Тип модели: Встраивание текста

Основные возможности и расширенные функции

Используя надежную архитектуру трансформера, модель textembedding-gecko@001 предлагает набор функций, разработанных для улучшения ваших рабочих процессов в области обработки естественного языка:

🔢 Многомерность: Генерирует очень подробные описания 768-мерный эмбеддинги.
📝 Длина входных данных: Поддерживает ввод обширных текстовых данных до 3072 токена.
🧠 Архитектура: Создано на основе передовых технологий. архитектура трансформатора с механизмами самовнимания для глубокого контекстного понимания.
🔎 Семантический поиск: Высшие силы семантический поиск эти возможности значительно повышают точность поиска.
🎯 Многозадачное обучение: Преимущества от многозадачное обучениечто приводит к улучшению обобщающей способности в различных задачах обработки естественного языка.

Идеальные варианты использования

Универсальность textembedding-gecko@001 делает его подходящим для множества приложений:

🔍 Семантический поиск и извлечение информации: Улучшение поиска контента и повышение его релевантности.
📈 Классификация и кластеризация текста: Эффективная организация и классификация больших текстовых наборов данных.
💡 Рекомендация по контенту: Предоставление персонализированных и точных рекомендаций по контенту.
💭 Системы понимания естественного языка (NLU) и диалоговые системы: Создание более интеллектуального разговорного ИИ.

Языковая поддержка: В первую очередь оптимизирован для Английскийс возможностью адаптации для других языков в зависимости от контекста.

Технические характеристики и производительность

Показатели производительности

Модель демонстрирует высокие показатели по ключевым метрикам:

📊 Точность: Достигает приблизительно точность 90% на стандартных критериях оценки семантического сходства.
🗲 Результаты Формулы-1: Сообщается о впечатляющем Показатель F1: 0,88 в типичных задачах классификации в НЛП.
⏱ Скорость вывода: Обладает средней задержкой всего в... 100 миллисекунд на запрос при оптимальных условиях.

Базовая архитектура и обучение

По своей сути, textembedding-gecko@001 использует сложный алгоритм. архитектура трансформатораЭта конструкция, включающая в себя несколько слоев нейронных сетей с механизмом самовнимания и прямой связью, имеет решающее значение для ее способности глубоко понимать контекст и сложные взаимосвязи внутри текста.

Обширные обучающие данные:

📚 Размер набора данных: Обучено на огромном наборе данных, содержащем более 1 миллиард токенов.
🌍 Источники данных: Составленный на основе разнообразных лицензированных данных, общедоступных текстов и собственных наборов данных Google, этот справочник обеспечивает всестороннее понимание языковых нюансов.
🕜 Проходной балл по уровню знаний: Обучающие данные содержат информацию до Январь 2024 г., предоставляя относительно актуальные знания.

Вопросы многообразия и предвзятости: Хотя обучающий набор данных составлен таким образом, чтобы охватывать широкий спектр тем и точек зрения, следует проявлять бдительность, поскольку потенциальные искажения все еще могут существовать. Рекомендуется постоянная оценка и обновление для повышения объективности модели.

Сравнительный анализ: textembedding-gecko@001 против других моделей

Чтобы лучше понять его положение, вот как textembedding-gecko@001 соотносится с другими ведущими моделями встраивания:

Особенность	textembedding-gecko@001	textembedding-gecko@003	Ada-002 (OpenAI)
Размерность	768	768	1536
Точность	90%	92%	89%
Оценка F1	0,88	0,90	0,86
Скорость (мс)	100	90	120
Прочность	Высокий	Очень высокий	Умеренный
Варианты использования	Семантический поиск, классификация текста	Похож на Gecko@001, но более устойчив.	Семантический поиск, классификация текста

Примечание: Показатели производительности могут различаться в зависимости от конкретных сценариев использования и конфигураций.

Начало работы с textembedding-gecko@001

Интеграция и примеры кода

Он textembedding-gecko@001 Модель легко доступна на Платформа API для ИИ/машинного обученияВы можете интегрировать его в свои приложения, используя идентификатор. "textembedding-gecko@001".

Вот пример кода для встраивания текста:

импорт AIplatform
project_id = "your-project-id"
регион = "us-central1"

aiplatform.init (project= project_id , location= region )

model_name = "textembedding-gecko@001"
model = aiplatform.Endpoint.create_model (model_name)

text_to_embed = "Это пример текста для встраивания."
embeddings = model.predict ([ text_to_embed ])

print ( "Сгенерированное встраивание:" , embeddings [ 0 ][:10], "..." ) # Отображение первых 10 измерений

Документация по API

Для получения подробных руководств по интеграции, информации о конечных точках и рекомендаций по передовым методам работы обратитесь к официальному ресурсу. Документация по API для ИИ/машинного обучения.

Этичный ИИ и лицензирование

Этические принципы

Разработка textembedding-gecko@001 строго соответствует следующим принципам: этические принципы искусственного интеллектас акцентом на прозрачность, подотчетность и активное смягчение предвзятости. Пользователям настоятельно рекомендуется постоянно отслеживать результаты работы модели на предмет справедливости и внедрять надежные меры защиты для предотвращения потенциального неправомерного использования.

Информация о лицензировании

Данная модель предоставляется в рамках Условия лицензирования Google CloudОн поддерживает как коммерческие, так и некоммерческие приложения, при условии соблюдения определенных требований, подробно изложенных в официальной лицензионной документации.

Часто задаваемые вопросы (ЧЗВ)

В1: Что такое textembedding-gecko@001?

A1: Это передовая модель встраивания текста от Google Cloud (выпущена в феврале 2024 года), которая преобразует текст в 768-мерные векторные представления, улавливая семантическое значение для различных задач обработки естественного языка.

В2: Каковы основные варианты использования этой модели?

A2: Ключевые области применения включают семантический поиск, классификацию текста, рекомендации контента и повышение понимания естественного языка в диалоговых системах.

В3: Как работает textembedding-gecko@001 по сравнению с другими моделями?

A3: Он демонстрирует конкурентоспособную производительность с точностью 90% и показателем F1, равным 0,88, а также эффективную скорость вывода — 100 мс. Несмотря на размерность 768, он часто достигает сопоставимой или даже лучшей точности, чем такие модели, как Ada-002, на определенных тестовых задачах.

Вопрос 4: Данная модель предназначена в первую очередь для английского языка или поддерживает и другие языки?

A4: Хотя программа в первую очередь оптимизирована для английского языка, она обладает возможностями для работы и на других языках, в зависимости от контекста и разнообразия обучающих данных.

В5: Какова дата окончания срока действия знаний для обучающих данных?

A5: Данные для обучения модели включают информацию, доступную до января 2024 года, что гарантирует относительно актуальность ее базы знаний для большинства приложений.

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