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...
text-embedding-3-small远比OpenAI之前的text-embedding-ada-002模型效率高，因此价格也大幅降低了5倍，从每千token的0.0001美元降至0.00002美元。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-...
价格方面，text-embedding-3-small的价格仅为上代的五分之一，每1000个tokens的价格从0.0001美元降低到0.00002美元。另外一个新的大型文本嵌入模型text-embedding-3-large，据称可以创建多达3072维（dimensions）的嵌入，其主要提升在于性能。性能方面，text-embedding-3-large在MIRACL测试中的平均分数从31.4%增加到5...
text-embedding-3-large 是 OpenAI 新推出的性能最佳的模型。将 text-embedding-ada-002 与 text-embedding-3-large 进行比较：在 MIRACL 上，平均得分从 31.4% 提高到 54.9%，而在 MTEB 上，平均得分从 61.0% 提高到 64.6%。text-embedding-3-large 的价格为每 1k token 售价 0.00013 美元。原生支持...
这一技术应用非常灵活:比如当使用仅支持最高 1024 维嵌入的向量数据存储时,开发者现在仍然可以使用最好的嵌入模型 text-embedding-3-large 并指定 dimensions API 参数的值为 1024,使得嵌入维数从 3072 开始缩短,牺牲一些准确度以换取更小的向量大小。
使用更大的嵌入(比如将它们存储在向量存储器中以供检索)通常要比更小的嵌入消耗更高的成本、以及更多的算力、内存和存储。而 OpenAI 此次推出的两个文本嵌入模型分别是更小且高效的 text-embedding-3-small 模型和更大且更强大的 text-embedding-3-large 模型。
这一技术应用非常灵活:比如当使用仅支持最高 1024 维嵌入的向量数据存储时,开发者现在仍然可以使用最好的嵌入模型 text-embedding-3-large 并指定 dimensions API 参数的值为 1024,使得嵌入维数从 3072 开始缩短,牺牲一些准确度以换取更小的向量大小。
此次,OpenAI 推出两个新的嵌入模型:更小且高效的 text-embedding-3-small 模型和更大且更强大的 text-embedding-3-large 模型。 我们知道,嵌入是表示自然语言或代码等内容中概念的数字序列。嵌入使得机器学习模型和其他算法更容易理解内容之间的关联,也更容易执行聚类或检索等任务。因此,嵌入为 ChatGPT 和 Assistants...
text-embedding-3-large是最新且功能最強的內嵌模型。 無法在內嵌模型之間進行升級。 若要從使用text-embedding-ada-002移轉至text-embedding-3-large,您必須產生新的內嵌。 text-embedding-3-large text-embedding-3-small text-embedding-ada-002 在測試中,OpenAI 報告顯示大型和小型第三代內嵌模型在MIRACL基準中提...
大型文本嵌入模型text-embedding-3-large的主要提升则聚焦在性能方面。据称，该模型的MIRACL平均分数从31.4%增加到54.9%；MTEB的平均分数从61.0%增加到64.6%，价格为0.00013美元/1000 tokens。与此同时，OpenAI还推出新技术，能够让开发者平衡使用嵌入的性能和成本。通俗来说，开发者能够通过调整维度API参数来缩短...