নতুন OpenAI এম্বেডিং মডেলগুলি কী অফার করে?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রটি নতুন OpenAI এম্বেডিং মডেলগুলির সাথে বিকশিত হতে থাকে। তারা কীভাবে বিকাশকারীরা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের সাথে যোগাযোগ করে তা পুনরায় সংজ্ঞায়িত করতে সেট করা হয়েছে। দুটি গ্রাউন্ডব্রেকিং মডেল অন্বেষণ করার আগে, প্রতিটি AI অ্যাপ্লিকেশনের ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এখানে যা আছে এমবেডিং কি বলতে চান:

OpenAI-এর টেক্সট এম্বেডিংগুলি টেক্সট স্ট্রিংগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক গেজ করার জন্য একটি মেট্রিক হিসাবে কাজ করে, বিভিন্ন ডোমেনে অ্যাপ্লিকেশন খুঁজে বের করে, যার মধ্যে রয়েছে:

• সার্চ: একটি প্রদত্ত ক্যোয়ারী স্ট্রিং এর প্রাসঙ্গিকতার উপর ভিত্তি করে ফলাফল র‌্যাঙ্ক করার জন্য ব্যবহার করা হয়, অনুসন্ধানের ফলাফলের নির্ভুলতা বৃদ্ধি করে।
• থলোথলো: টেক্সট স্ট্রিংগুলিকে তাদের মিলের উপর ভিত্তি করে গোষ্ঠীবদ্ধ করার জন্য নিযুক্ত করা হয়েছে, সম্পর্কিত তথ্যের সংগঠনের সুবিধার্থে।
• প্রস্তাবনা: সুপারিশ সিস্টেমে প্রয়োগ করা হয়েছে আইটেমগুলিকে সাজেস্ট করার জন্য যেগুলি তাদের টেক্সট স্ট্রিং-এ সাধারণতা ভাগ করে, সাজেশনের ব্যক্তিগতকরণ উন্নত করে৷
• অসাধারণ সনাক্তকরণ: অনিয়মিত নিদর্শন বা ডেটা পয়েন্ট সনাক্তকরণে সহায়তা করে, ন্যূনতম সম্পর্কযুক্ত বহিরাগতদের সনাক্ত করতে নিযুক্ত করা হয়।
• বৈচিত্র্য পরিমাপ: ডেটাসেট বা টেক্সট কর্পোরার মধ্যে বৈচিত্র্যের মূল্যায়ন সক্ষম করে, সাদৃশ্য বিতরণ বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা হয়।
• শ্রেণীবিন্যাস: শ্রেণিবিন্যাসের কাজগুলিতে নিয়োজিত যেখানে টেক্সট স্ট্রিংগুলিকে তাদের সবচেয়ে অনুরূপ লেবেল অনুসারে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়, মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে লেবেল প্রক্রিয়াটিকে স্ট্রিমলাইন করে৷

এখন আপনি নতুন OpenAI এমবেডিং মডেলগুলি অন্বেষণ করতে প্রস্তুত!

নতুন OpenAI এমবেডিং মডেল এসেছে

নতুন ওপেনএআই এমবেডিং মডেলগুলির প্রবর্তন প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে একটি উল্লেখযোগ্য উল্লম্ফন চিহ্নিত করে, যা বিকাশকারীদের পাঠ্য বিষয়বস্তুকে আরও ভালভাবে উপস্থাপন করতে এবং বুঝতে সক্ষম করে। আসুন এই উদ্ভাবনী মডেলগুলির বিশদ বিবরণ দেখি: টেক্সট-এম্বেডিং-3-ছোট এবং টেক্সট-এম্বেডিং-3-বড়.

টেক্সট-এম্বেডিং-3-ছোট

এই কমপ্যাক্ট কিন্তু শক্তিশালী মডেলটি তার পূর্বসূরি, টেক্সট-এমবেডিং-এডা-002-এর তুলনায় একটি উল্লেখযোগ্য কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করে। বহু-ভাষা পুনরুদ্ধার বেঞ্চমার্কে (MIRACL), গড় স্কোর 31.4% থেকে একটি চিত্তাকর্ষক 44.0% পর্যন্ত বেড়েছে। একইভাবে, ইংরেজি টাস্ক বেঞ্চমার্কে (MTEB), গড় স্কোর 61.0% থেকে 62.3%-এ প্রশংসনীয় বৃদ্ধি পেয়েছে। যাইহোক, যা টেক্সট-এমবেডিং-3-ছোটকে আলাদা করে তা শুধু এর বর্ধিত কর্মক্ষমতাই নয় বরং এর সামর্থ্যও।

OpenAI উল্লেখযোগ্যভাবে মূল্য কমিয়েছে, এটিকে টেক্সট-এম্বেডিং-এডা-5-এর তুলনায় 002 গুণ বেশি সাশ্রয়ী করে তুলেছে, প্রতি 1k টোকেনের দাম $0.0001 থেকে $0.00002 এ নেমে এসেছে। এটি টেক্সট-এমবেডিং-3-ছোটকে শুধুমাত্র একটি আরও দক্ষ পছন্দ নয় বরং ডেভেলপারদের জন্য আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে।

টেক্সট-এম্বেডিং-3-বড়

এম্বেডিং মডেলের পরবর্তী প্রজন্মের প্রতিনিধিত্ব করে, টেক্সট-এম্বেডিং-3-লার্জ মাত্রায় উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধির প্রবর্তন করে, 3072 পর্যন্ত মাত্রা সহ এমবেডিং সমর্থন করে। এই বৃহত্তর মডেলটি পাঠ্য বিষয়বস্তুর আরও বিস্তারিত এবং সূক্ষ্ম উপস্থাপনা প্রদান করে। কর্মক্ষমতার পরিপ্রেক্ষিতে, টেক্সট-এম্বেডিং-3-বড় বেঞ্চমার্ক জুড়ে এর পূর্বসূরিকে ছাড়িয়ে যায়। MIRACL-এ, গড় স্কোর 31.4% থেকে একটি চিত্তাকর্ষক 54.9%-এ উন্নীত হয়েছে, বহু-ভাষা পুনরুদ্ধারের ক্ষেত্রে এর দক্ষতা তুলে ধরে।

একইভাবে, এমটিইবি-তে, গড় স্কোর 61.0% থেকে 64.6%-এ উন্নীত হয়েছে, যা ইংরেজি কাজগুলিতে তার শ্রেষ্ঠত্ব প্রদর্শন করে। 0.00013k টোকেন প্রতি $1 মূল্যের, টেক্সট-এম্বেডিং-3-বৃহৎ কর্মক্ষমতার উৎকর্ষতা এবং খরচ-কার্যকারিতার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখে, যা ডেভেলপারদের উচ্চ-মাত্রিক এম্বেডিংয়ের দাবিদার অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি শক্তিশালী সমাধান প্রদান করে।

সম্মেলন Google Lumiere AI, বার্ডের ভিডিও নির্মাতা চাচাতো ভাই

এম্বেডিং ছোট করার জন্য নেটিভ সমর্থন

ডেভেলপারদের বিভিন্ন চাহিদা স্বীকার করে, OpenAI এম্বেডিং ছোট করার জন্য নেটিভ সমর্থন প্রবর্তন করে। এই উদ্ভাবনী কৌশলটি বিকাশকারীদের মাত্রা API প্যারামিটার সামঞ্জস্য করে এমবেডিং আকার কাস্টমাইজ করতে দেয়। এটি করার মাধ্যমে, বিকাশকারীরা এম্বেডিংয়ের মৌলিক বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে আপোস না করে একটি ছোট ভেক্টর আকারের জন্য কিছু কার্য সম্পাদন করতে পারে। এই নমনীয়তা এমন পরিস্থিতিতে বিশেষভাবে মূল্যবান যেখানে সিস্টেমগুলি শুধুমাত্র একটি নির্দিষ্ট আকার পর্যন্ত এমবেডিং সমর্থন করে, বিভিন্ন ব্যবহারের পরিস্থিতির জন্য একটি বহুমুখী টুল ডেভেলপারদের প্রদান করে।

সংক্ষেপে, ওপেনএআই-এর নতুন এমবেডিং মডেলগুলি দক্ষতা, সামর্থ্য এবং কর্মক্ষমতার ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে। ডেভেলপাররা টেক্সট-এমবেডিং-3-ছোট বা টেক্সট-এমবেডিং-3-লার্জের আরও বিস্তৃত এবং বিশদ এম্বেডিংয়ের কমপ্যাক্ট কিন্তু দক্ষ উপস্থাপনা বেছে নিন না কেন, এই মডেলগুলি তাদের AI-তে পাঠ্য ডেটা থেকে গভীর অন্তর্দৃষ্টি বের করার জন্য বহুমুখী সরঞ্জামগুলির সাহায্যে বিকাশকারীদের ক্ষমতায়ন করে। অ্যাপ্লিকেশন

নতুন OpenAI এমবেডিং মডেল সম্পর্কে আরো বিস্তারিত তথ্যের জন্য, ক্লিক করুন এখানে এবং অফিসিয়াল ঘোষণা পান।

বৈশিষ্ট্যযুক্ত চিত্র ক্রেডিট: Levart_Photographer/Unsplash

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://dataconomy.com/2024/01/26/new-openai-embedding-models/