OpenAI Innove (encore) avec « text-embedding-ada-002 »
OpenAI est fier d'annoncer un nouveau modèle d'incrustation : text-embedding-ada-002. Ce modèle réunit ses 5 modèles précédemment les plus performants et est disponible dès aujourd'hui via son API /embeddings.
Qu’est-ce qu’un modèle d’incrustation ?
Un modèle d'incrustation est un algorithme qui peut être utilisé pour générer des images par l'intelligence artificielle.Il est basé sur le traitement du langage naturel, ce qui signifie qu'il peut être utilisé pour comprendre le contexte et le sens des textes.
Qu'est-ce qu'une incrustation ?
Une incrustation est une mesure qui permet de comparer et d'analyser les liens entre des chaînes de texte. Cette mesure est très utile pour la recherche sémantique, l'analyse de clusters et d'autres applications.
Pourquoi les modèles d'incrustation sont-ils importants ?
Les modèles d'incrustation sont importants car ils permettent aux machines d'apprendre à comprendre le langage et le sens des mots. Ces modèles peuvent être utilisés pour diverses applications telles que la recherche sémantique, l'analyse de clusters et bien plus encore. Les modèles d'incrustation peuvent également être utilisés pour des tâches plus avancées telles que l'analyse sentimentale ou l'extraction d'informations.
Les avantages du Text-Embedding-Ada-002
Le Text-Embedding-Ada-002 offre de nombreux avantages par rapport aux modèles OpenAI précédents.
Plus performant que les modèles OpenAI précédents
Le Text-Embedding-Ada-002 est plus performant que les modèles OpenAI précédents sur la plupart des tâches de benchmark.
Plus simple
Le Text-Embedding-Ada-002 est un modèle unique qui peut être utilisé pour les tâches de recherche et de similarité, aussi bien pour le texte que pour le code.
Peut lire 4 fois plus
Le Text-Embedding-Ada-002 peut intégrer jusqu'à 8191 tokens (soit environ 10 pages) contre seulement 2046 auparavant.
10 fois plus rentable
Le Text-Embedding-Ada-002 est 10 fois plus rentable que le modèle précédemment le moins cher, à seulement 0,0004$ par 1000 tokens (environ 3000 pages pour 1$).
Comment fonctionne le Text-Embedding-Ada-002 ?
Le Text-Embedding-Ada-002 mesure la relation entre les chaînes de texte afin de faciliter la recherche sémantique, l'analyse de clusters et autres applications. Le modèle peut également être utilisé pour des tâches plus complexes comme l'analyse sentimentale ou l'extraction d'informations.
Mesurer la liens entre les textes
Le Text-Embedding-Ada-002 mesure la relation entre les chaînes de texte en comparant leur structure syntaxique et sémantique. Il analyse chaque mot et identifie leurs relations. Il apprend également à comprendre les mots qui ont des significations similaires ou qui sont reliés par une thématique commune.
Utiliser le modèle pour la recherche sémantique et l'analyse de clusters
Le Text-Embedding-Ada-002 peut être utilisé pour différentes applications telles que la recherche sémantique, l'analyse de clusters, etc. Par exemple, le modèle peut être utilisé pour trouver des documents similaires à un document donné ou pour grouper des documents similaires en clusters. Le modèle peut également être utilisé pour des tâches plus avancées comme l'analyse sentimentale ou l'extraction d'informations.
Limites et possibilités du modèle
Le Text Embedding Ada 002 a certaines limites et possibilités qui doivent être prises en compte avant son utilisation. La taille maximale du document qu'il peut traiter est limitée à 8191 tokens (environ 10 pages). De plus, le modèle ne prend pas en compte certains aspects linguistiques comme la grammaire et la syntaxe. Cependant, il est très efficace pour trouver des documents similaires ou grouper des documents en clusters en analysant leur structure syntaxique et sémantique.
Conclusion
Le Text Embedding Ada 002 est un puissant outil qui offre une grande variété de possibilités et qui peut être utilisé pour diverses applications telles que la recherche sémantique, l'analyse de clusters et bien plus encore. Il est plus performant que les précédents modèles OpenAI et permet une analyse plus approfondie des documents grâce à sa capacité à intégrer jusqu'à 8191 tokens (environ 10 pages). Enfin, ce nouveau modèle est 10 fois plus rentable que son prédécesseur, ce qui en fait un excellent investissement pour ceux qui cherchent à optimiser leurs processus analytiques.
