โมเดลการฝัง OpenAI ใหม่นำเสนออะไรบ้าง

ขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ยังคงพัฒนาต่อไปด้วยโมเดลการฝัง OpenAI ใหม่ สิ่งเหล่านี้ถูกกำหนดไว้เพื่อกำหนดวิธีที่นักพัฒนาใช้ประมวลผลภาษาธรรมชาติใหม่ ก่อนที่จะสำรวจโมเดลสุดล้ำทั้งสองโมเดล ซึ่งแต่ละโมเดลได้รับการออกแบบมาเพื่อยกระดับขีดความสามารถของแอปพลิเคชัน AI ต่อไปนี้คือสิ่งที่ควรทำ ฝัง หมายถึง:

การฝังข้อความของ OpenAI ทำหน้าที่เป็นตัวชี้วัดในการวัดความสัมพันธ์ระหว่างสตริงข้อความ ค้นหาแอปพลิเคชันในโดเมนต่างๆ รวมถึง:

• ค้นหา: ใช้เพื่อจัดอันดับผลลัพธ์ตามความเกี่ยวข้องกับสตริงการสืบค้นที่กำหนด ช่วยเพิ่มความแม่นยำของผลการค้นหา
• การจัดกลุ่ม: ใช้สำหรับจัดกลุ่มสตริงข้อความตามความคล้ายคลึงกัน อำนวยความสะดวกในการจัดระเบียบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
• แนะนำ: ใช้ในระบบการแนะนำเพื่อแนะนำรายการที่มีความเหมือนกันในสตริงข้อความ ปรับปรุงคำแนะนำในแบบของคุณ
• การตรวจจับความผิดปกติ: ใช้เพื่อระบุค่าผิดปกติที่มีความเกี่ยวข้องน้อยที่สุด โดยช่วยในการตรวจจับรูปแบบหรือจุดข้อมูลที่ผิดปกติ
• การวัดความหลากหลาย: ใช้สำหรับการวิเคราะห์การแจกแจงความคล้ายคลึง ช่วยให้สามารถประเมินความหลากหลายภายในชุดข้อมูลหรือกลุ่มข้อความ
• การจัดหมวดหมู่: ปรับใช้ในงานการจัดหมวดหมู่โดยจัดหมวดหมู่สตริงข้อความตามป้ายกำกับที่คล้ายกันมากที่สุด ซึ่งทำให้กระบวนการติดป้ายกำกับในแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องมีความคล่องตัวยิ่งขึ้น

ตอนนี้คุณพร้อมที่จะสำรวจโมเดลการฝัง OpenAI ใหม่แล้ว!

โมเดลการฝัง OpenAI ใหม่มาถึงแล้ว

การเปิดตัวโมเดลการฝัง OpenAI ใหม่ถือเป็นก้าวสำคัญในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถนำเสนอและเข้าใจเนื้อหาที่เป็นข้อความได้ดีขึ้น มาเจาะลึกรายละเอียดของโมเดลนวัตกรรมเหล่านี้กัน: การฝังข้อความ-3-small และ การฝังข้อความ-3-ใหญ่.

การฝังข้อความ-3-small

รุ่นกะทัดรัดแต่ทรงพลังนี้แสดงประสิทธิภาพที่โดดเด่นเหนือรุ่นก่อน นั่นคือ text-embedding-ada-002 สำหรับเกณฑ์มาตรฐานการเรียกค้นข้อมูลหลายภาษา (MIRACL) คะแนนเฉลี่ยเพิ่มขึ้นจาก 31.4% เป็น 44.0% ที่น่าประทับใจ ในทำนองเดียวกัน ในเกณฑ์มาตรฐานงานภาษาอังกฤษ (MTEB) คะแนนเฉลี่ยเพิ่มขึ้นอย่างน่ายกย่องจาก 61.0% เป็น 62.3% อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ทำให้ text-embedding-3-small แตกต่างไม่ใช่แค่ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความสามารถในการจ่ายอีกด้วย

OpenAI ได้ลดราคาลงอย่างมาก ทำให้คุ้มค่ากว่า 5 เท่าเมื่อเทียบกับ text-embedding-ada-002 โดยราคาต่อโทเค็น 1 เหรียญลดลงจาก 0.0001 ดอลลาร์เป็น 0.00002 ดอลลาร์ สิ่งนี้ทำให้การฝังข้อความ 3-small ไม่เพียงแต่เป็นตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังเป็นตัวเลือกที่นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นอีกด้วย

การฝังข้อความ-3-ใหญ่

text-embedding-3-large เป็นตัวแทนของโมเดลการฝังรุ่นต่อไป ช่วยเพิ่มมิติข้อมูลได้อย่างมาก โดยรองรับการฝังที่มีขนาดสูงสุด 3072 มิติ โมเดลที่ใหญ่กว่านี้ให้การแสดงเนื้อหาข้อความที่มีรายละเอียดและเหมาะสมยิ่งขึ้น ในแง่ของประสิทธิภาพ การฝังข้อความ-3-ขนาดใหญ่มีความโดดเด่นกว่ารุ่นก่อนในการวัดประสิทธิภาพ ใน MIRACL คะแนนเฉลี่ยเพิ่มขึ้นจาก 31.4% เป็น 54.9% ที่น่าประทับใจ โดยเน้นถึงความสามารถในการค้นหาข้อมูลได้หลายภาษา

ในทำนองเดียวกัน คะแนนเฉลี่ยของ MTEB เพิ่มขึ้นจาก 61.0% เป็น 64.6% ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความเหนือกว่าในด้านภาษาอังกฤษ การฝังข้อความขนาดใหญ่ 0.00013 รายการมีราคาอยู่ที่ 1 เหรียญสหรัฐต่อโทเค็น 3 รายการ ทำให้เกิดความสมดุลระหว่างความเป็นเลิศด้านประสิทธิภาพและความคุ้มค่า นำเสนอโซลูชั่นที่แข็งแกร่งสำหรับนักพัฒนาสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการฝังมิติสูง

พบ Google Lumière AI, ลูกพี่ลูกน้องผู้สร้างวิดีโอของ Bard

การสนับสนุนดั้งเดิมสำหรับการฝังให้สั้นลง

ด้วยการตระหนักถึงความต้องการที่หลากหลายของนักพัฒนา OpenAI จึงแนะนำการสนับสนุนแบบเนทิฟสำหรับการลดขนาดการฝัง เทคนิคที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งขนาดการฝังโดยการปรับพารามิเตอร์มิติข้อมูล API การทำเช่นนี้ นักพัฒนาสามารถแลกเปลี่ยนประสิทธิภาพบางอย่างกับขนาดเวกเตอร์ที่เล็กลงได้ โดยไม่กระทบต่อคุณสมบัติพื้นฐานของการฝัง ความยืดหยุ่นนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ระบบรองรับการฝังในขนาดที่กำหนดเท่านั้น ทำให้นักพัฒนามีเครื่องมืออเนกประสงค์สำหรับสถานการณ์การใช้งานที่หลากหลาย

โดยสรุป โมเดลการฝังใหม่ของ OpenAI แสดงถึงก้าวสำคัญในด้านประสิทธิภาพ ความสามารถในการจ่าย และประสิทธิภาพ ไม่ว่านักพัฒนาจะเลือกใช้การฝังข้อความแบบฝัง 3-ขนาดใหญ่ที่มีขนาดกะทัดรัดแต่มีประสิทธิภาพ หรือการฝังข้อความแบบฝัง 3-ขนาดใหญ่ที่กว้างขวางและมีรายละเอียดมากขึ้น โมเดลเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนามีเครื่องมืออเนกประสงค์ในการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลข้อความใน AI ของพวกเขา การใช้งาน

หากต้องการข้อมูลโดยละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลการฝัง OpenAI ใหม่ คลิก โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม และรับประกาศอย่างเป็นทางการ

เครดิตภาพเด่น: Levart_ช่างภาพ/Unsplash

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://dataconomy.com/2024/01/26/new-openai-embedding-models/