import openai embedding = openai.Embedding.create( input="The cat is on the table", model="text-embedding-ada-002")["data"][0][ "embedding"] 前面的方法创建了输入的向量表示。我们可以在这里查看输出的前 10 个向量。 embedding[1:10] [-0.01369840931147337, -0.007505378685891628, -0.002576263388618...
import openai embedding = openai.Embedding.create( input="The cat is on the table", model="text-embedding-ada-002")["data"][0][ "embedding"] 前面的方法创建了输入的向量表示。我们可以在这里查看输出的前 10 个向量。 embedding[1:10] [-0.01369840931147337, -0.007505378685891628, -0.00257626338861882...
Today we're going to have a look at how we can use OpenAI's new text embedding model, creatively named Text Embedding Arda002, to essentially search through loads of documents and do it in a super easy way. So we really don't need to know that much about it about what is going on...
这也是他提出的 JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture,联合嵌入预测架构)的核心特点所在:它并不是在“生成”,而是在表示空间中进行预测。 在他前几天发布的推文结尾,他又给大家安利了一遍 JEPA 的论文和他们的试验结果表: 截图来源: https://ai.meta.com/blog/v-jepa-yann-lecun-ai-model-video-join...
23年6月13日Meta 推出了首个基于 LeCun 世界模型概念的 AI 模型。该模型名为图像联合嵌入预测架构(Image Joint Embedding Predictive Architecture, I-JEPA),它通过创建外部世界的内部模型来学习, 比较图像的抽象表示(而不是比较像素本身)。 Meta官方:I-JEPA: The first AI model based on Yann LeCun’s visi...
这也是他提出的 JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture,联合嵌入预测架构)的核心特点所在:它并不是在“生成”,而是在表示空间中进行预测。 在他前几天发布的推文结尾,他又给大家安利了一遍 JEPA 的论文和他们的试验结果: 截图来源:https://ai.meta.com/blog/v-jepa-yann-lecun-ai-model-video-joint-...
models for various business needs, including Solar LLM and document AI, aiming to achieve artificial general intelligence (AGI) for work. It allows for the creation of simple conversational agents through Chat API and supports functional calling, translation, embedding, and domain-specific applications...
这里的目标是将训练算力与推理算力分离,所以对于任何将被部署的模型来说,训练超过 DeepMind 的 Chinchilla-optimal 是有意义的。(拾象注:增加训练数据量使模型过度学习,是增加小模型能力、降低推理成本的策略。)这也是为什么要使用稀疏模型架构(sparse model architecture)的原因,这种架构下的推理并不需要激活所有参数。
在 GPT 中，良好且通用的数据表示，是 tokenizer 带来的 embedding。良好且通用的数据标注是文本清理和去重的一套方法（因为自然语言训练是 unsupervised training，数据本身就是标注）。良好且通用的算法就是大家熟知的 transformers + autoregressive loss。在 Sora 中，良好且通用的数据表示，是 video compress network ...
Nomic Embed Vision模型拥有92M参数,适用于高负载生产环境,与137M参数的Nomic Embed Text协同工作。这种多模态嵌入可以进行单模态和多模态语义搜索,超越了OpenAI的CLIP和Text Embedding 3 Small模型。 Nomic Embed Vision通过对比学习训练图像-文本对,旨在克服现有模型(如CLIP)在单模态文本任务中的局限性。CLIP虽在零-...