Вне

Чат

запрещать

Textembedding-gecko@003

Изучите API Textembedding-gecko@003 — мощную модель встраивания текста от Google, разработанную для различных приложений обработки естественного языка и отличающуюся высокой производительностью.

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@003',
  });
  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@003")
    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@003

Подробная информация о товаре

Textembedding-gecko@003: Расширенная модель встраивания текста от Google.

Основная информация

💡 Название модели: Textembedding-gecko@003
👤 Разработчик/Создатель: Google
📅 Дата выхода: Апрель 2024 г.
✨ Версия: 003
🧠 Тип модели: Встраивание текста

Обзор: Textembedding-gecko@003 — это передовая модель встраивания текста от Google, разработанная для генерации высококачественных векторных представлений текстовых данных. Она превосходно справляется с передачей сложных семантических значений и связей, что делает её идеальным решением для широкого спектра приложений обработки естественного языка (NLP).

Основные характеристики

🚀 Высокая размерность: Выводит на экран векторные представления с 768 измерениями, что позволяет создавать богатые семантические представления.
✅ Универсальность: Демонстрирует высокую производительность, сравнимую с гораздо более крупными моделями, при этом сохраняя впечатляющую эффективность.
⚡ Оптимизированная производительность: Разработан для обеспечения высочайшей точности и скорости генерации текстовых вставок.

Предполагаемые варианты использования

Данная модель в первую очередь предназначена для приложений, где глубокое понимание контекстного значения текста имеет первостепенное значение. Ключевые области применения включают:

Семантический поиск и извлечение информации
Классификация и категоризация текста
Группировка и организация документов

Языковая поддержка

Textembedding-gecko@003 в первую очередь оптимизирован для английский язык Обработка. Однако его адаптивность позволяет использовать его и с другими языками, в зависимости от специфики обучающих данных, используемых для тонкой настройки.

Технические характеристики

Архитектура

Модель использует сложную технологию. архитектура трансформатораТакая конструкция позволяет эффективно обрабатывать сложные языковые шаблоны и распознавать замысловатые взаимосвязи в текстовых данных, что составляет основу его высокопроизводительных возможностей.

обучающие данные

Модель Textembedding-gecko@003 была тщательно обучена на обширном и разнообразном наборе данных, включающем более 8 триллионов токеновЭто включает в себя широкий спектр источников, таких как веб-тексты, электронные книги и другие текстовые корпуса, что обеспечивает надежную обобщаемость по многочисленным темам и областям.

Источник данных и размер

В состав обучающей выборки входят как структурированные, так и неструктурированные тексты, что способствует всестороннему пониманию моделью языковых нюансов. Этот обширный и разнообразный набор данных является критически важным фактором исключительной производительности модели.

Крайний срок знаний

База знаний модели актуальна на сегодняшний день. Апрель 2024 г.Информация или события, произошедшие после этой даты, могут не быть отражены в ее понимании.

Разнообразие и предвзятость

В процессе разработки были предприняты значительные усилия для включения разнообразных источников с целью минимизации потенциальных искажений. Однако, как и все модели ИИ, Textembedding-gecko@003 может непреднамеренно отражать некоторые искажения, присущие его обширным обучающим данным.

Показатели производительности

Разработанный компанией Google, Textembedding-gecko@003 неизменно демонстрирует впечатляющие результаты в широком спектре задач обработки естественного языка.

Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)

📊 Средний балл: 66.31
🏆 Ключевое достижение: Превосходит по производительности более крупные модели с количеством параметров до 7 миллиардов, несмотря на то, что сама имеет всего 1,2 миллиарда параметров. Это подчеркивает ее исключительную эффективность и компактную конструкцию.

Результаты выполнения конкретных задач (средние баллы)

Классификация текста: 81.17
Семантическое текстовое сходство: 85.06
Подводя итог: 32.63
Задачи поиска: 55.70

Обобщение без предварительного обучения

Textembedding-gecko@003 демонстрирует высокую производительность при отсутствии предварительного обучения, эффективно обобщая результаты на задачи, для которых он не был специально обучен. Эта возможность позволяет ему превзойти несколько известных конкурентных базовых моделей в незнакомых сценариях.

Начало работы и использование

Примеры кода и доступ к API

Данная модель легко доступна для интеграции в систему. Платформа API для ИИ/машинного обучения под идентификатором "textembedding-gecko@003"Для прямого доступа и примеров кода, пожалуйста, посетите платформу: 🔗 Платформа API для ИИ/машинного обучения (регистрация)

Документация по API

Всесторонний Документация по API Информация доступна на веб-сайте AI/ML API, где представлены подробные инструкции и примеры для бесшовной интеграции в ваши приложения. 📖 Портал документации API

Этичный ИИ и лицензирование

Этические принципы

Разработка и внедрение Textembedding-gecko@003 строго соответствуют основным этическим принципам искусственного интеллекта. Наша цель – обеспечить прозрачность, справедливость и подотчетность на протяжении всего жизненного цикла и во всех областях применения.

Лицензирование

Textembedding-gecko@003 предоставляется в рамках разрешительная лицензияпредоставляя пользователям широкие права как для коммерческого, так и для некоммерческого использования.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

❓ Что такое Textembedding-gecko@003?

Textembedding-gecko@003 — это передовая модель векторного представления текста, разработанная Google. Она генерирует высококачественные векторные представления текста, улавливая семантические значения и взаимосвязи для различных задач обработки естественного языка.

❓ Каковы его ключевые особенности?

Ключевые особенности включают высокую размерность (768 измерений встраивания), универсальность, позволяющую эффективно конкурировать с более крупными моделями, а также оптимизированную производительность как по точности, так и по скорости генерации встраиваний.

❓ Каков крайний срок получения знаний для этой модели?

Модель рассчитана до апреля 2024 года. Это означает, что её понимание основано на данных, доступных к этому времени.

❓ Где я могу найти документацию по API и примеры кода?

Подробная документация по API и примеры кода доступны по адресу [ссылка на документацию]. Портал документации API и Платформа API для ИИ/машинного обучения, соответственно.

❓ Подходит ли Textembedding-gecko@003 для коммерческого использования?

Да, Textembedding-gecko@003 доступен по разрешительной лицензии, которая допускает как коммерческое, так и некоммерческое использование.

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