"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...
A good example of an embedding API is theOpenAI embedding API. OpenAI introduced its Embedding API with significant updates in December 2022. This API offers a unified model known as text-embedding-ada-002, which integrates capabilities from several previous models into a single model. This model...
大家好,我是刘聪NLP。 目前,大模型落地的可靠方案还是以RAG(retrieval-augmented-generation,检索增强生成)为主,那么检索在大模型落地中就起着重要的作用。而稠密检索可以从语义层面找到与用户Query相关的文档片段,文本表征(Text Embedding)模型也就成为除大模型外的研究内容。 但也许有一些人存在疑惑,为了不用大模型作...
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...
论文:MTEB: Massive Text Embedding Benchmark (2022.10,Hugging Face) 代码:embeddings-benchmark/mteb :大规模文本嵌入评估 中文文本嵌入评估:CMTEB 向量的检索 向量搜索库 Approximate Nearest Neighbor(ANN)是一种用于在大规模数据集中寻找最近邻居的算法。其目标是在尽可能短的时间内找到与给定查询点最近的数据点,...
微软用大模型及其生成数据优化Text Embedding 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2401.00368 技术报告: https://arxiv.org/pdf/2402.05672 背景 首先作者强调了 embedding 即文本表示的重要性:embedding 对于文本匹配 /qa 以及搜广推都应用...
近期,上海合合信息科技股份有限公司发布的文本向量化模型 acge_text_embedding 在中文文本向量化领域取得了重大突破,荣获 Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) 中文榜单(C-MTEB)第一名的成绩。这一成就标志着该模型将在大模型领域的应用中发挥更加迅速和广泛的影响。
文本向量化模型acge_text_embedding 1.背景 文本向量化模型是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术,它可以将单词、句子或图像特征等高维的离散数据转换为低维的连续向量,从而将文本数据转换为计算机能够处理的数值型向量形式。当文本信息被转换为向量形式后,输出的结果能够进一步地为多种后续任务提供有力支持,例如:搜索、...
在https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard上可以看到,acge模型已经在目前业界最全面、最权威的中文语义向量评测基准C-MTEB(Chinese Massive Text Embedding Benchmark)的榜单中获得了第一名的成绩。 由上表可以看到,acge_text_embedding模型在“Classification Average (9 datasets)”这一列中,acge_text_embeddi...
这就意味着:即使是同一个样本过两次模型也会得到两个不同的 embedding。而因为同样的样本,那一定是相似的,模型输出的这两个 embedding 距离就应当尽可能的相近;反之,那些不同的输入样本过模型后得到的 embedding 就应当尽可能的被推远。 具体来讲,一个 batch 内每个句子会过 2 次模型,得到 2 * batch 个向量...