"text-embedding-ada-002" 属于 OpenAI 大型语言模型系列的一部分。这个嵌入模型是为了将文本(如单词、短语或整段文本)转换为数值形式的向量,使得计算机能够处理和理解自然语言。下面用通俗的语言来解释它的几个主要特点: 1. 理解文本的意义:这个模型不仅仅关注文本的字面意思,还能把握文本的深层含义。比如,它能理解...
首先,论文把175个数学课程的问题使用openai的text-similarity-babbage-001嵌入(embed)到一个2048维度的空间中,而这个模型捕获了文本的语义信息,然后,我们使用UMAP(uniform manifold approximation and projection),来把embedding的维度减少到2,从下图中我们可以看出嵌入的问题都按照课程的主题来分组了: 对应代码分析 代码链...
具体来说,开发者通过在 dimensionsAPI参数中传递嵌入而不丢失其概念表征属性,从而缩短嵌入(即从序列末尾删除一些数字)。例如在 MTEB 基准上,text-embedding-3-large 可以缩短为 256 的大小, 同时性能仍然优于未缩短的 text-embedding-ada-002 嵌入(大小为 1536)。 这一技术应用非常灵活:比如当使用仅支持最高 1024...
OpenAI最近发布了他们的新一代嵌入模型，称为嵌入v3，他们将其描述为性能最高的嵌入模型，而且具有更高的多语言性能。这些模型分为两类：一类较小，称为text-embedding-3-mall；另一类较大，功能也更强大，称为text-embedding-3-large。关于这些模型的设计和训练方式，披露的信息很少。作为他们之前发布的嵌入模型（2...
所谓编码,即Mask(EN)掉一小部分token然后通过BERT编码得到句子嵌入sentence embedding,具体步骤如下 给定一个句子输入X:Norwegian forest cat is a breed of dom-estic cat originating in northern Europe 随机Mask(EN)掉其中一小部分token后得到 : [M] forest cat is a breed of [M] cat originating in [M...
openai-text embedding是由OpenAI开发的一种基于Transformer的文本嵌入模型。它通过在大规模语料库上进行预训练,学习到了丰富的语义信息。openai-text embedding模型能够捕获词序信息,因此在处理复杂的NLP任务时表现出色。然而,由于其模型结构的复杂性,它需要消耗较多的计算资源。 三、m3e模型 m3e(Multi-Modal Multi-Task...
OpenAI最近发布了他们的新一代嵌入模型embedding v3,他们将其描述为性能最好的嵌入模型,具有更高的多语言性能。这些模型分为两类:较小的称为text- embeddings -3-small,较大且功能更强大的称为text- embeddings -3-large。 OpenAI最近发布了他们的新一代嵌入模型embedding v3,他们将其描述为性能最好的嵌入模型,具...
1.1 《MTEB: Massive Text Embedding Benchmark(海量文本嵌入基准)》 判断哪些文本嵌入模型效果较好,通常需要一个评估指标来进行比较,《MTEB: Massive Text Embedding Benchmark(海量文本嵌入基准)》就是一个海量文本嵌入模型的评估基准 论文地址: https://arxiv.org/abs/2210.07316 MTEB包含8个语义向量任务,涵盖58个...
OpenAI Embedding 是一种用于生成文本嵌入向量的 API,OpenAI 目前提供了以下三种训练模型: text-embedding-001:该模型是基于大规模语料库训练的通用文本嵌入模型,可以用于各种自然语言处理任务,如语义相似度计算、分类、聚类等。 davinci:该模型是基于 GPT-3 的大规模预训练模型,可以生成高质量的自然语言文本,如文章、...
其中,前者是规模较小但是效率很高的模型,前任模型是2022年12月发布的text-embedding-ada-002。后者是规模更大的版本,最高支持3072维度的向量!这是目前OpenAI最强大的向量大模型,比前代的模型强很多,在MIRACL和MTEB上的得分都有提升。 OpenAI不同的向量大模型对比 ...