Τι προσφέρουν τα νέα μοντέλα ενσωμάτωσης OpenAI;

Η σφαίρα της τεχνητής νοημοσύνης συνεχίζει να εξελίσσεται με νέα μοντέλα ενσωμάτωσης OpenAI. Πρόκειται να επαναπροσδιορίσουν τον τρόπο με τον οποίο οι προγραμματιστές προσεγγίζουν την επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Πριν εξερευνήσετε τα δύο πρωτοποριακά μοντέλα, το καθένα σχεδιασμένο για να αναβαθμίσει τις δυνατότητες των εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης, δείτε τι

ενσωματώσεις

σημαίνω:

Οι ενσωματώσεις κειμένου του OpenAI χρησιμεύουν ως μέτρηση για τη μέτρηση της συσχέτισης μεταξύ συμβολοσειρών κειμένου, εύρεση εφαρμογών σε διάφορους τομείς, όπως:

• 
  Αναζήτηση
  
  : Χρησιμοποιείται για την ταξινόμηση των αποτελεσμάτων με βάση τη συνάφειά τους με μια δεδομένη συμβολοσειρά ερωτήματος, βελτιώνοντας την ακρίβεια των αποτελεσμάτων αναζήτησης.
• 
  Ομαδοποίηση
  
  : Χρησιμοποιείται για την ομαδοποίηση συμβολοσειρών κειμένου με βάση τις ομοιότητές τους, διευκολύνοντας την οργάνωση σχετικών πληροφοριών.
• 
  συσ
  
  τάσεις
  
  
  : Εφαρμόζεται σε συστήματα προτάσεων για να προτείνει στοιχεία που μοιράζονται κοινά σημεία στις συμβολοσειρές κειμένου τους, βελτιώνοντας την εξατομίκευση των προτάσεων.
• 
  Ανίχνευση ανωμαλιών
  
  : Χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό ακραίων στοιχείων με ελάχιστη συνάφεια, βοηθώντας στον εντοπισμό ακανόνιστων προτύπων ή σημείων δεδομένων.
• 
  Μέτρηση διαφορετικότητας
  
  : Χρησιμοποιείται για την ανάλυση κατανομών ομοιότητας, επιτρέποντας την αξιολόγηση της διαφορετικότητας σε σύνολα δεδομένων ή σώματα κειμένου.
• 
  Ταξινόμηση
  
  : Αναπτύχθηκε σε εργασίες ταξινόμησης όπου οι συμβολοσειρές κειμένου κατηγοριοποιούνται σύμφωνα με την πιο παρόμοια ετικέτα τους, απλοποιώντας τη διαδικασία επισήμανσης σε εφαρμογές μηχανικής εκμάθησης.

Τώρα είστε έτοιμοι να εξερευνήσετε τα νέα μοντέλα ενσωμάτωσης OpenAI!

Έφτασαν νέα μοντέλα ενσωμάτωσης OpenAI

Η εισ

αγωγή

των νέων μοντέλων ενσωμάτωσης OpenAI σηματοδοτεί ένα σημαντικό άλμα στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας, δίνοντας τη δυνατότητα στους προγραμματιστές να αναπαραστήσουν και να κατανοήσουν καλύτερα το περιεχόμενο κειμένου. Ας εμβαθύνουμε στις λεπτομέρειες αυτών των καινοτόμων μοντέλων:

κείμενο-ενσωμάτωση-3-μικρό

και

κείμενο-ενσωμάτωση-3-μεγάλο

.

κείμενο-ενσωμάτωση-3-μικρό

Αυτό το συμπαγές αλλά ισχυρό

μοντέλο

παρουσιάζει αξιοσημείωτη ώθηση απόδοσης σε σχέση με τον προκάτοχό του, το text-embedding-ada-002. Στο σημείο αναφοράς ανάκτησης πολλών γλωσσών (MIRACL), η μέση βαθμολογία έχει εκτοξευθεί από 31,4% σε εντυπωσιακό 44,0%. Ομοίως, στο αγγλικό σημείο αναφοράς εργασιών (MTEB), η μέση βαθμολογία έχει σημειώσει αξιέπαινη αύξηση από 61,0% σε 62,3%. Ωστόσο, αυτό που ξεχωρίζει το text-embedding-3-small δεν είναι μόνο η βελτιωμένη απόδοση αλλά και η προσιτή τιμή του.

Το OpenAI μείωσε σημαντικά την τιμολόγηση, καθιστώντας το 5 φορές πιο οικονομικό σε σύγκριση με το text-embedding-ada-002, με την τιμή ανά 1.000 token να μειώνεται από 0,0001 $ σε 0,00002 $. Αυτό καθιστά το text-embedding-3-small όχι μόνο πιο αποτελεσματική επιλογή αλλά και πιο προσιτή για τους προγραμματιστές.

κείμενο-ενσωμάτωση-3-μεγάλο

Αντιπροσωπεύοντας την επόμενη γενιά μοντέλων ενσωμάτωσης, το text-embedding-3-large εισάγει μια σημαντική αύξηση στις διαστάσεις, υποστηρίζοντας ενσωματώσεις έως και 3072 διαστάσεων. Αυτό το μεγαλύτερο μοντέλο παρέχει μια πιο λεπτομερή και λεπτή αναπαράσταση του κειμενικού περιεχομένου. Όσον αφορά την απόδοση, το text-embedding-3-large ξεπερνά τον προκάτοχό του σε όλα τα σημεία αναφοράς. Στο MIRACL, ο μέσος όρος βαθμολογίας αυξήθηκε από 31,4% σε εντυπωσιακό 54,9%, υπογραμμίζοντας την ικανότητά του στην ανάκτηση πολλών γλωσσών.

Ομοίως, στο MTEB, ο μέσος όρος βαθμολογίας έχει σκαρφαλώσει από 61,0% σε 64,6%, δείχνοντας την ανωτερότητά του στα αγγλικά καθήκοντα. Με τιμή 0,00013 $ ανά 1.000 διακριτικά, το text-embedding-3-large επιτυγχάνει μια ισορροπία μεταξύ της αριστείας απόδοσης και της οικονομικής απόδοσης, προσφέροντας στους προγραμματιστές μια ισχυρή λύση για εφαρμογές που απαιτούν ενσωματώσεις υψηλών διαστάσεων.

Γνωρίστε το

Google

Lumiere AI, τον ξάδερφο του δημιουργού βίντεο του Bard

Εγγενής υποστήριξη για σμίκρυνση ενσωματώσεων

Αναγνωρίζοντας τις διαφορετικές ανάγκες των προγραμματιστών, το OpenAI εισάγει εγγενή υποστήριξη για τη συντόμευση των ενσωματώσεων. Αυτή η καινοτόμος τεχνική επιτρέπει στους προγραμματιστές να προσαρμόσουν το μέγεθος ενσωμάτωσης προσαρμόζοντας την παράμετρο API διαστάσεων. Με αυτόν τον τρόπο, οι προγραμματιστές μπορούν να ανταλλάξουν κάποια απόδοση για ένα μικρότερο διανυσματικό μέγεθος χωρίς να διακυβεύονται οι θεμελιώδεις ιδιότητες της ενσωμάτωσης. Αυτή η ευελιξία είναι ιδιαίτερα πολύτιμη σε σενάρια όπου τα συστήματα υποστηρίζουν μόνο ενσωματώσεις μέχρι ένα συγκεκριμένο μέγεθος, παρέχοντας στους προγραμματιστές ένα ευέλικτο εργαλείο για διάφορα σενάρια χρήσης.

Συνοπτικά, τα νέα μοντέλα ενσωμάτωσης του OpenAI αντιπροσωπεύουν ένα σημαντικό βήμα προς τα εμπρός στην αποτελεσματικότητα, την οικονομική προσιτότητα και την απόδοση. Είτε οι προγραμματιστές επιλέγουν τη συμπαγή αλλά αποτελεσματική αναπαράσταση του text-embedding-3-small είτε τις πιο εκτεταμένες και λεπτομερείς ενσωματώσεις του text-embedding-3-large, αυτά τα μοντέλα εξουσιοδοτούν τους προγραμματιστές με ευέλικτα εργαλεία να εξάγουν βαθύτερες πληροφορίες από δεδομένα κειμένου στο AI τους εφαρμογές.

Για πιο λεπτομερείς πληροφορίες σχετικά με τα νέα μοντέλα ενσωμάτωσης OpenAI, κάντε κλικ

εδώ

και λάβετε την επίσημη ανακοίνωση.

Πίστωση επιλεγμένης εικόνας:

Levart_Photographer/Unsplash