基于以上问题 OpenAI 官方提供了两种不同私有化模型定制方式:Fine-Tuning(微调)、Embedding(嵌入)。 一、Fine-Tuning 与 Embedding 区别 两种方式信息概括如下: Fine-Tuning(微调):在一个已经预训练好的模型的基础上,使用用户提供的数据进行进一步的训练,从而使模型更适合用户的特定应用场景。微调可以提高模型的质量、...
要获得嵌入,请将您的文本字符串连同选择的嵌入模型 ID(例如,text-embedding-ada-002)一起发送到嵌入 API 端点。响应将包含一个嵌入,您可以提取、保存和使用它。 示例请求: curl https://api.openai.com/v1/embeddings \ -H"Content-Type: application/json"\ ...
#从 openai.embeddings_utils 包中导入 get_embedding 函数。 # 这个函数可以获取 GPT-3 模型生成的嵌入向量。 # 嵌入向量是模型内部用于表示输入数据的一种形式。 fromopenai.embeddings_utilsimportget_embedding 加载数据集 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 input_datapath="data/fine_food_reviews_1k.csv" df=pd...
# 首先需要设置OpenAI的API密钥 openai.api_key = "YOUR_API_KEY" # 定义要比较的两段文本 text1 = "The cat jumped over the lazy dog." text2 = "The quick brown fox jumps over the lazy dog." # 使用GPT-2模型对两段文本进行嵌入表示 embedding1 = openai.Embedding.create(model="text-embedding...
openai 接口调用参考文档 :https://platform.openai.com/docs/api-reference 三、PyCharm 中开发 Python 程序调用 OpenAI 接口 博客源码下载地址 :https://download.csdn.net/download/han1202012/89478137 1、PyCharm 创建 Python 项目 进入PyCharm , 选择 " File / New Project " 选项 , ...
目前, Whisper 的开源版本与通过我们的 API 提供的版本之间没有区别。然而,通过我们的 API,我们提供了一个优化的推理过程,这使得通过我们的 API 运行 Whisper 比通过其他方式运行要快得多。有关 Whisper 的更多技术细节,您可以阅读论文。 embedding 嵌入是文本的数字表示,可用于衡量两段文本之间的相关性。我们的第...
OpenAI 提供了一个用于多语言文本嵌入的封闭式 API。 他们最新的嵌入模型text-embedding-3-large于2024 年 1 月 25 日发布,是本地多语言的,并支持 256、1024 和 3072 维度。 默认情况下,text-embedding-3-large 返回3072 维度的嵌入。 示例用法:
我们用于创建嵌入(Embedding)和编辑文本的端点它们自己的一组专用模型。 找到合适的模型 使用gpt-3.5-turbo进行试验是了解 API 功能的好方法。在您了解要实现的目标后,您可以继续使用gpt-3.5-turbo或其他模型并尝试围绕其功能进行优化。 您可以使用GPT 比较工具,让您并排运行不同的模型来比较输出、设置和响应时间...
OpenAI Api 官方地址为: https://platform.openai.com/docs/api-reference,常用的 OpenAI Api 接口总共分为 4 类:对话类、私有化模型训练类、通用类、图片 & 音频类,其中对话类与私有化模型训练类是最常用的。 对话类接口 这类是最常用也是最核心的接口,用于人机对话。对话类接口又细分为:Chat、Completions。Ch...
tls=true&authMechanism=SCRAM-SHA-256&retrywrites=false&maxIdleTimeMS=120000" }, "database_name": "vectordb", "container_name": "azuredocs", "index_name": "azuredocindex", "embedding_dependency": { "type": "deployment_name", "deployment_name": "{embedding deployment name}" }, "...