Вне

Чат

запрещать

Textembedding-gecko-multilingual@001

Изучите API модели textembedding-gecko-multilingual@001, ее архитектуру, обучающие данные, производительность и применение в задачах обработки естественного языка.

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-multilingual@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-multilingual@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-multilingual@001

Подробная информация о товаре

Модель textembedding-gecko-multilingual@001 от Google

Он textembedding-gecko-multilingual@001 Модель, запущенная Google 30 апреля 2024 года, представляет собой значительный шаг вперед в обработке естественного языка (NLP). Как передовая модель встраивания текста, она специализируется на преобразовании разнообразных текстовых данных в точные числовые векторные представления, эффективно улавливая семантические значения и взаимосвязи между различными языками.

✨ Ключевые возможности и функции

✅Высокая вместимость: Поддерживает до 3072 входных токенов, что позволяет проводить всесторонний анализ текста.
✅Векторный вывод: Генерирует подробные 768-мерные векторные представления, идеально подходящие для детального семантического понимания.
✅Эталонное качество: Демонстрирует превосходные результаты в тесте Massive Text Embedding Benchmark (MTEB), устанавливая новые отраслевые стандарты.
✅Инновационное обучение: Использует новый набор данных для тонкой настройки (FRet) для улучшения возможностей генерации запросов и фрагментов текста.
✅Многоязычная поддержка: Разработан для широкого языкового охвата, включая арабский, бенгальский, китайский, английский, французский, хинди и испанский.

💡 Предполагаемые области применения

Эта универсальная модель разработана для расширения возможностей широкого спектра приложений обработки естественного языка:

🔍Семантический поиск: Повысьте релевантность и точность результатов поиска, понимая намерения пользователей.
🏷️Классификация текста: Эффективно систематизируйте документы и фрагменты текста.
📚Поиск документов: Улучшить поиск релевантной информации в больших массивах данных.
📊Кластеризация и рекомендации: Сгруппируйте похожие товары и предоставьте персональные рекомендации.
🚨Выявление выбросов: Выявляйте аномалии или необычные закономерности в текстовых данных.

Технические характеристики

Архитектура

Модель textembedding-gecko-multilingual@001 использует архитектуру плотного векторного представления, характерную для продвинутых больших языковых моделей (LLM). Она применяет сложные методы глубокого обучения для создания эмбеддингов, которые точно отражают сложный семантический контекст любого входного текста.

Данные об обучении и разнообразие

Модель, обученная на разнообразном наборе данных, сгенерированном с помощью уникального двухэтапного процесса LLM, сначала генерирует запросы и релевантные фрагменты текста, а затем ранжирует их для создания надежного набора данных для тонкой настройки. Это обеспечивает широкое покрытие задач и повышение производительности. Хотя разнообразие является ключевым принципом проектирования для минимизации предвзятости, непрерывная оценка имеет решающее значение для устранения любых возникающих искажений в обучающих данных.

Крайний срок знаний

База знаний модели актуальна по состоянию на Апрель 2024 г., отражая самую последнюю информацию, доступную на тот момент.

🚀 Непревзойденные показатели производительности

Модель textembedding-gecko-multilingual@001 демонстрирует исключительную производительность, особенно в отношении Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)Этот всеобъемлющий сравнительный анализ оценивает модели по семи категориям и 56 наборам данных.

📊Средний балл MTEB: 66.31 с 768-мерными векторными представлениями.

Этот выдающийся результат выводит его на лидирующие позиции на рынке, превосходя модели, в 7 раз превышающие его по размеру, а также модели с многомерными вложениями (до 4096 измерений), при этом сохраняя компактный размер всего в 1,2 миллиарда параметров.

Превосходство в выполнении конкретных задач

Модель демонстрирует превосходные возможности в решении основных задач обработки естественного языка:

🏷️Классификация текста: 81.17
↔️Семантическое текстовое сходство: 85.06
📝Подводя итог: 32.63
🔎Задачи поиска: 55.70

Обобщение без предварительного обучения

Одной из примечательных особенностей является его высокая способность к обобщению без предварительного обучения, особенно при обучении исключительно на синтетическом наборе данных FRet. Это позволяет ему эффективно адаптироваться к задачам, ранее не встречавшимся, без предварительного ознакомления с конкретными наборами данных, часто превосходя различные конкурирующие базовые модели.

🛠️ Как использовать и получить доступ

Интеграция и примеры кода

Модель textembedding-gecko-multilingual@001 легко доступна на Платформа API для ИИ/машинного обученияВы можете интегрировать его в свои приложения, используя следующую структуру кода:

Для получения более подробной информации посетите сайт. Платформа API для ИИ/машинного обучения.

Полная документация по API

Подробные инструкции по интеграции и использованию доступны на официальном сайте. Документация по API предоставлено на веб-сайте AI/ML API.

🛡️ Этичное использование и лицензирование

Этические принципы использования ИИ

Разработка и внедрение textembedding-gecko-multilingual@001 строго соответствуют этическим принципам искусственного интеллекта. Разработчикам настоятельно рекомендуется тщательно обдумать последствия использования моделей встраивания, особенно в отношении конфиденциальности данных, безопасности и потенциальных алгоритмических искажений в их приложениях.

Информация о лицензировании

Модель textembedding-gecko-multilingual@001 не является открытым исходным кодом. Ее использование регулируется специальными лицензионными соглашениями, заключенными Google. Пользователи должны ознакомиться с соответствующими условиями обслуживания и политикой конфиденциальности для обеспечения соответствия требованиям.

❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В1: Что такое textembedding-gecko-multilingual@001?

Это передовая модель встраивания текста, разработанная Google, предназначенная для преобразования текста в числовые векторные представления, которые отражают семантическое значение на разных языках.

В2: Какие языки поддерживает модель?

Данная модель обеспечивает многоязычную поддержку широкого спектра языков, включая, помимо прочих, арабский, бенгальский, китайский, английский, французский, хинди и испанский.

В3: Как она работает по сравнению с другими моделями?

В бенчмарке MTEB она показывает средний результат 66,31, превосходя более крупные модели и модели с многомерными эмбеддингами, при этом оставаясь более компактной.

В4: Каковы основные варианты использования этой модели?

К областям его применения относятся семантический поиск, классификация текста, поиск документов, кластеризация, рекомендательные системы и обнаружение выбросов.

Вопрос 5. Является ли textembedding-gecko-multilingual@001 моделью с открытым исходным кодом?

Нет, эта модель не является открытым исходным кодом. Ее использование регулируется специальными лицензионными соглашениями, определенными Google, и пользователям следует ознакомиться с условиями предоставления услуг.

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