user_question = 'when does claude2 published?'user_question_embedding = embedder.embed(user_question)print(user_question_embedding)余弦相似度计算 import numpy as npdef compute_cosine_v(a, b): vector1 = np.array(a) vector2 = np.array(b) # 计算向量的内积 dot_product = np.do...
OpenAI不会停用text-embedding-ada-002，尽管OpenAI更推荐用户使用新模型，客户仍可选择继续使用上一代产品。「大」文本嵌入模型：text-embedding-3-large text-embedding-3-large是OpenAI的新一代大型嵌入模型，能够生成高达3072维的嵌入向量。text-embedding-3-large是OpenAI目前性能最强的模型——与text-embedding-ada-...
OpenAI先用embedding方法对每一个神经元的解释（来自GPT-4的解释）进行聚类，并给每个神经元做了聚类标签。然后，将某个特定文本输入到GPT-2中之后，看这段文本中每个token激活了哪些层里面的哪些神经元，就可以清楚看到一个token在GPT-2内部不同的神经元怎么连接的。由于每个神经元都有之前的GPT-4解释，因此可以极...
4类GPT产品模式是:Prompt类、Embedding类、Fine-Tune类、LLM类 4个GPT小项目是:内容生成、做个小程序、Embedding类项目、尝试Fine-Tune自己的GPT 4个商业化风险是:GPT迭代速度太快了、数据安全问题、内容审核、OpenAI政策问题 一、4类GPT产品模式 结合这段时间的项目经验,我把目前chatGPT类的产品化模式分为四类,...
https://openai.com/blog/new-embedding-models-and-api-updates Moderation Moderation 审核模型负责检查内容是否符合 OpenAI 的使用政策。这些模型提供分类功能,用于查找以下类别的内容:仇恨、仇恨 / 威胁、自残、性、性 / 未成年人、暴力及暴力 /...
我们更推荐的是嵌入式（embedding，将一个内容实体映射为低维向量，从而可以获得内容之间的相似度）的方式。嵌入式方式的原理很简单，把企业内的私有数据和文档做向量化或矢量化（嵌入向量可以捕获单词、短语或文本的语义信息，使得它们可以在数学上进行比较和计算），然后去做匹配（两个向量之间的距离用于测量它们之间的...
也许只是我们的查询embedding和回答缓存被存下来了。因此，就像发现者本人说的：缓存这个操作本身我不太...
其次是弃用旧嵌入模型。2023年1月4日前，旧嵌入模型（例如text-search-davinci-doc-001）的用户需要迁移到text-embedding-ada-002。OpenAI于2022年12月发布了text-embedding-ada-002。它比以前的型号更强大且更具成本效益。目前，text-embedding-ada-002占所有嵌入API使用量的99.9%。这对于使用旧模型的开发人员来...
那么结合CLIP的图像编码器便可以实现GPT-4的图像输入,这时我们需要训练一个可以和GPT的文字特征对齐的图像编码器,然后将CLIP的图像编码器的输出作为图像token,最后再加一个embedding层将这个token编码为GPT-4的特征向量。 图12:CLIP的结构,它通过对比学习将图像和文本投影到相同的特征空间...
Embedding编码是指将高维稀疏的离散特征表示映射到低维稠密的连续向量空间中，以便于机器学习模型更好地...