"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...
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...
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 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...
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...
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...
在今年1月OpenAI发布的两个新的文本嵌入模型text-embedding-3-small和 text-embedding-3-large ，当时引发了广发关注。受到 OpenAI 的 text-embedding-v3的启发，商汤在研发Piccolo2时，也扩大了Embedding的维度尺寸，从1024 增加到1792。除此之外，还引入了「套娃学习」（Matryoshka Representation Learning, MRL）来...
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,...
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-...
从Chinese Massive Text Embedding Benchmark 中可以看到目前最新的针对中文海量文本embedding的各项任务的排行榜,针对不同的任务场景均有单独的排行榜。 任务榜单包括: Retrieval STS PairClassification Classification Reranking Clustering 其中,在本地知识库任务中,主要是根据问题query的embedding表示到向量数据库中检索相似...