Text-embedding-ada-002是一种使用半监督学习的文本嵌入方法。它基于自编码器(autoencoder)和生成对抗网络(GAN)的框架。 首先,使用一个自编码器来学习输入文本的低维表示。自编码器由两部分组成:编码器和解码器。编码器将输入文本转换为低维的表示,解码器则将低维表示转换回原始的文本。通过最小化重构误差,自编码...
"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在Text Embedding领域也做出了杰出贡献,其推出的多个嵌入模型在文本搜索、文本相似度等任务中表现出色。 1. text-embedding-ada-002 这是OpenAI推出的一个强大且多功能的文本嵌入工具,能够处理复杂的文本数据并生成高质量的嵌入向量。该模型在文本搜索、代码搜索和句子相似性任务上超越了之前的模型,并且在大多数任...
之后对遍历生成的文本块,然后调用本地启动的nomic-embed-textembedding 服务。其中sendRequest函数用于发送 embeding 请求,它的实现代码很简单,就是使用 fetch API 调用已有的 REST API。 async function sendRequest(url: string, data: Record<string, any>) { try { const response = await fetch(url, { meth...
数据集包含预先生成的基于gpt -3的嵌入。但是我们为了生成最新的嵌入，还需要一个API密钥来访问模型。该密钥可以通过注册OpenAI API来获得。然后就是创建一个函数，指定要使用的模型(在本例中为text-embedding-ada-002)。api_key = 'api key'# set api key as default api key for openaiopenai.api_key = ...
另一方面, 出品的 text-embedding-ada-002 模型被广泛使用 ,虽然该模型的效果较好,但此模型不开源、也不免费,同时还有数据隐私和数据出境等问题。 最近,MokaHR 团队开发了一种名为 M3E 的模型,这一模型弥补了中文向量文本检索领域的空白, M3E 模型在中文同质文本 S2S 任务上在 6 个数据集的平均表现好于 text...
如何高效地使用text-embedding-ada-002接口 1. 使用 Batch 进行 Embedding:由于在使用嵌入模型时,前向传播可以一次性处理多个样本,因此可以尝试使用 Batch 在一次请求中处理多个文本样本。Batch 大小可以根据具体的情况进行调整,并根据服务器的性能和配置进行优化。通常来说,适当增大 Batch 大小可以提高模型的处理效率和...
openai-text embedding:基于Transformer的文本嵌入 OpenAI开发的text-embedding模型则采用了Transformer架构,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。这种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。例如,OpenAI的text-embedding-ada-002模型就统一了五个独立的模型功能,包括文本相似性、文本搜...
OpenAI称，Text-embedding-ada-002价格的降低是通过提高其系统效率实现的。文本嵌入模式是OpenAI重点关注的关键领域，它曾在文本嵌入模型的研发和基础设施上花费了数亿美元。近期，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）重申OpenAI尚未开始培训GPT-4的“继任者”，这表明该公司在开始该模型之前“还有很多工作要做”...