OpenAI发布新的嵌入模型:Ada,002
目录
- 概述
- 什么是嵌入
- OpenAI新的嵌入模型:Ada,002
- Ada,002相对于以前的模型的改进之处
- Ada,002的使用示例
- 对OpenAI嵌入模型的使用是否值得
- 开始使用OpenAI嵌入模型的优点
- 使用OpenAI嵌入模型的一些限制
- 何时不适合使用OpenAI嵌入模型
- 小结
嵌入模型:Ada,002
🌟概述
欢迎来到全球自然语言处理实验室,这是一个讨论最新自然语言处理研究的地方!订阅获取最新的内容。本视频的部分内容由GPT 3提供帮助创建。今天我们将讨论OpenAI发布的一种新的嵌入模型。我们将讨论嵌入是什么,新模型如何改进现有模型,并提供一些新模型的使用示例。我们还将讨论使用OpenAI API进行计算文本嵌入是否合算,或者自主托管解决方案是否更合理。让我们开始吧!
🎯什么是嵌入?
嵌入是将概念转化为数字序列的数值表示,使计算机能够理解这些概念之间的关系。在自然语言处理中,嵌入应用广泛,用于语义搜索、聚类分析等各种任务。
🚀OpenAI新的嵌入模型:Ada,002
OpenAI的新嵌入模型Ada,002代表了该领域的一大进步。它将文本搜索、文本相似度和代码搜索的五个独立模型合并成一个单一模型,并在各项任务中表现出色。尽管模型规模更小,但Ada,002在性能上超过了以前的模型datency Atmos。此外,Ada,002可以读取多达8191个标记或约10页的文本,而之前的模型只能读取2046个标记。新模型的成本效益也更高,每1000个标记的价格为0.0004美元,而以前的模型是0.004美元。这相当于每美元大约可处理3000页的文本。
✨Ada,002的使用示例
下面是一些嵌入API在实际应用中的例子:
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Calendar8i是一种销售推广产品,利用嵌入模型将适合的销售理念与合适的客户配对。通过比对客户配置文件和销售理念之间的嵌入相似性,自动排名出最合适的匹配项,相比以前的方法,可以消除40至56%的非目标受众。
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Notion是一家在线工作空间公司,正在使用OpenAI的新嵌入模型来改进Notion搜索。通过超越现有的关键字匹配系统,使用新嵌入模型使搜索结果更加准确。
💡对使用OpenAI嵌入模型的考虑
现在你可能在想,我为什么要使用OpenAI嵌入模型呢?总的来说,这取决于你的使用情况和具体情况。然而,以下是一些支持或反对使用OpenAI嵌入模型的理由:
😊使用OpenAI嵌入模型的优点
- 使用OpenAI嵌入模型非常简单和易于上手,只需几分钟即可开始构建。你可以获得一个非常强大的嵌入模型,该模型具有由OpenAI优化和部署,以便快速访问的大量上下文。
- 此外,随着时间的推移,该模型的成本一直在下降。如果新模型符合你的预算和应用规模,那么它可能是一个非常好的选择,因为你只需支付固定价格,无需担心基础设施或维护。你可以计算文档的嵌入一次,并方便地存储和重复使用。
🤔使用OpenAI嵌入模型的限制
- 但是,有许多情况下使用OpenAI可能不合适。首先,如果你的应用程序处理非常大量的文档,那么成本可能会证明投资自己的基础设施以及专门针对你的应用程序开发的模型是合理的。
- 其次,如果您的库中的对象经常发生更改,需要频繁重新索引,那么您将需要每次对象更改时调用API。
- 最后,如果你在专门的领域工作,可能需要优化过的、与该特定领域相关的嵌入模型。
🔎小结
这就是OpenAI发布的新嵌入模型Ada,002的快速概述。感谢观看,我们下次再见吧!
FAQ:
Q: Ada,002模型和以前的嵌入模型相比有什么不同之处?
A: Ada,002模型将文本搜索、文本相似度和代码搜索的多个独立模型合并为一个模型,性能更强大,而且还能处理更多的标记数量。
Q: OpenAI嵌入模型的使用有什么限制?
A: OpenAI嵌入模型的使用限制包括处理大量文档的高成本、需要频繁重新索引的对象更改以及在特定领域没有经过优化的模型。
Q: 为什么要使用OpenAI嵌入模型而不是其他嵌入模型?
A: 使用OpenAI嵌入模型具有简单易用、强大的功能和相对较低的成本等优点。但最终选择要根据你的具体需求和应用场景来决定。
参考资源: