性能强大:text-embedding-ada-002 在文本搜索、代码搜索和句子相似性任务上超越了所有旧的嵌入模型,并在文本分类上获得了可比的性能。对于每个任务类别,OpenAI 根据旧嵌入模型使用的数据集来评估了这些模型。 其它特点: "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...
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) 当然,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 2...
它是一种文本编码器,在短的上下文和长的上下文任务上,性能超越了 OpenAI text-embedding-ada-002 和 text-embedding-3-small。 启动nomic-embed-text 服务 当你已经成功安装好ollama之后,使用以下命令拉取nomic-embed-text模型: ollama pull nomic-embed-text 待成功拉取模型之后,在终端中输入以下命令,启动ollama...
综上所述,高效使用 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 接口需要结合多种因素,包括输入文本长度、并发请求数量、缓存管理等。在实际应用时,需要根据具体的需求和模型特点,进行适当的优化和调整,以提高处理效率和嵌入效果。
ada-002是OpenAI于2022年12月推出的一款embedding模型,它将五个独立的模型(文本相似性、文本搜索-查询、文本搜索-文档、代码搜索-文本和代码搜索-代码)合并为一个新的模型。这一举措不仅提高了模型的统一性,还在一系列不同的文本搜索、句子相似性和代码搜索基准中取得了更好的表现。此外,ada-002在处理长文档时也更...
openai text-embedding-ada-002用法以下是使用openai的text-embedding-ada-002模型的步骤: 1.导入openai模块。 2.创建一个名为embedding的变量,使用openai.Embedding.create()方法创建一个嵌入式对象。 3.设置input参数为要嵌入的文本,model参数为要使用的模型,例如"text-embedding-ada-002"。 4.执行上述代码后,会...
{ "model": "text-embedding-ada-002", "input": Msg0 } Payload1 = { "model": "text-embedding-ada-002", "input": Msg1 } r = requests.post("https://api.openai.com/v1/embeddings",json=Payload0,headers=HEADERS) q = r.json() Embedding0 = q['data'][0]['embedding'] r = ...
text-embedding-ada-002模型通过合并五个独立的模型为一个新的模型,使得这个单一的表述在一系列不同的文本搜索、句子相似性和代码搜索基准中表现出色。它具有较长的上下文长度(8192)和较小的嵌入尺寸(1536个维度),使得它在处理长文档和矢量数据库时更具优势。而text-embedding-3系列模型则进一步提升了性能和泛化能力...
在训练过程中,Text-embedding-ada-002使用标记数据集来优化生成对抗网络和自编码器的参数,并使用无标记数据集来训练生成对抗网络。 总的来说,Text-embedding-ada-002通过使用自编码器和生成对抗网络的框架,结合半监督学习的思想,可以学习到输入文本的有意义的低维表示。