Text-embedding-3-Large 탐색 : 새로운 Openai 임베딩에 대한 포괄적 인 가이드

OpenAi의 최신 텍스트 임베딩 모델 인 및 text-embedding-3-large는 텍스트 분석에 혁명을 일으키고 있습니다. 이 기사는 기능, 응용 프로그램 및 실제 사용법을 탐구합니다 임베딩은 인간 언어를 AI 작업에 중요합니다. OpenAi의 새로운 모델은 개발자와 데이터 과학자를 위해이 프로세스를 크게 향상시킵니다. 우리는 그들의 핵심 기능, 응용 프로그램 및 효과적인 구현을 다룰 것입니다 text-embedding-3-small 텍스트 임베딩 이해 텍스트 임베딩은 텍스트의 의미 론적 의미를 포착하는 수치 표현입니다. 감정 분석 및 텍스트 분류를 포함한 다양한 NLP 작업에 필수적입니다. 우리의 가이드, "OpenAI API를 사용한 텍스트 임베드 소개"는 생성을 포함시키기 위해 OpenAI API를 사용하는 포괄적 인 개요를 제공합니다.

텍스트 임베드 삽화 삽입에 대한 새로운 이민자들은 "OpenAI API와의 임베드 소개"코스를 참조하십시오. OpenAi의 새로운 임베딩 모델 2024 년 1 월 25 일에 출시 된이 모델은 이해력 향상을 위해 고차원 공간의 텍스트를 나타냅니다. 속도와 스토리지의 우선 순위를 정하고 는 우수한 정확도를 제공합니다. 매개 변수는 성능 손실없이

(네이티브 3072에서)를 1536 차원으로 조정할 수 있습니다.

벤치마킹

는 MIRACL 및 MTEB 벤치 마크에서 이전 모델 ( 포함)을 능가합니다. 아래 표는 비교를 요약 한 것입니다 width = "88">

모델

Max Token

Prictic 토큰) miracl 평균 mteb 평균 ada v2 1536 8191 9 월 2021 0.0001 31.4 61.0 텍스트 -embedding-3-small 0.00002 44.0 6 2.3 Text-embedding-3-large 3072 0.00013 54.9 64.6 (3072 vs. 1536)의 높은 치수는 성능을 향상 시키지만 비용을 증가시킵니다. 모델 선택은 작업 요구 사항 (다국어 요구, 텍스트 복잡성, 예산)에 따라 다릅니다. 복잡한 다국어 시나리오가 탁월하고

는 예산에 민감한 응용 프로그램에 적합합니다. 응용 프로그램 text-embedding-3-large 두 모델 모두 다양한 응용 프로그램을 찾습니다 text-embedding-3-large 애플리케이션 : text-embedding-3-small

텍스트-엠 베딩 -3-large의 응용 (GPT-4를 사용하여 생성 된 이미지) 다국어 고객 지원 자동화 (18 언어) 고급 시맨틱 검색 엔진 교차 언어 컨텐츠 추천 시스템

애플리케이션 :

텍스트-embedding-3-small의 응용 (GPT-4를 사용하여 생성 된 이미지) text-embedding-3-large 비용 효율적인 감정 분석

확장 가능한 컨텐츠 분류

효율적인 언어 학습 도구

단계별 가이드 : 문서 유사성 이 안내서는 Cord-19 데이터 세트 (Kaggle에서 사용 가능)를 사용하여 세 가지 모델을 모두 사용하여 문서 유사성을 보여줍니다. 필요한 라이브러리를 설치하십시오 :

도서관 가져 오기 :

로드 및 전처리 데이터 (1000 개의 문서 샘플이 간결하게 사용됩니다) :
• OpenAI API 키를 설정하고 클라이언트를 작성하십시오 :
임베딩 생성 :
• 코사인 유사성을 사용하여 유사한 문서를 찾으십시오
결론
OpenAi의 새로운 임베딩 모델은 NLP의 상당한 개선을 제공합니다.

와 사이의 선택은 특정 응용 프로그램의 요구, 정확도 및 비용의 균형에 따라 다릅니다. 이 안내서는 다양한 프로젝트에서 이러한 강력한 모델을 효과적으로 활용할 수있는 도구를 제공합니다. OpenAI API 및 미세 조정의 추가 리소스가 제공됩니다.

위 내용은 Text-embedding-3-Large 탐색 : 새로운 Openai 임베딩에 대한 포괄적 인 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!