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  • Sentence Embedding 现在的 sota 方法是什么? - 知乎
    Embedding Inversion Attack:从文本表征 还原全部文本。 这部分工作一般使用T5或GPT2作为Decoder [46] [47],实现Text2Vec的反任务Vec2Text,还原的表征来源包括GTR,OpenAI-Embedding等,目的是得到用户的查询或者隐私全文。
  • openai embedding 有什么特点? 为什么要用openai的? - 知乎
    这里补充一个评测吧,为什么要用OpenAI的embedding。 首先是便宜(在与其他接口相比,当然私有化部署另算)。 其次是效果OK。 然后上下文长度8000多token。
  • ChatGPT知识问答 | OpenAI Embeddings最佳本地化替代方案
    本期视频我们将继续延续上一期的使用ChatGPT实现知识问答,我们输入任意的网页链接,将网页链接解析成多个文档,存储Embeddings到知识库中,最后通过问答查询Embeddings最终转换成自然语言。依旧是同样的流程,但是本期视频,我们为大家进一步对比本地化Embeddings的实现方案,我们将使用Instructor
  • 如何评价 OpenAI DeepResearch 的开源平替Open . . .
    OpenRouter允许我们便捷访问OpenAI的高性能模型,如 o3-mini,而VoyageAI则提供了高质量的嵌入模型,作为OpenAI嵌入模型的完美替代品。 这种创新组合方案使得任何用户,无论是否拥有OpenAI的高级账户,都能充分利用GPT Researcher的Deep Research功能。
  • 大语言模型时代的聚类怎么做?哪种embedding算法和聚类 . . .
    k-means算法与OpenAI embedding的结合在大多数实验中得到了最高的调整兰德指数(ARI)、F1分数和同质性分数(HS)。 可能是因为OpenAI的embedding是在更大的互联网文本上训练的,更加有效地捕捉语言结构的细微差别。
  • 大模型已有文本表征能力,为什么还需要向量表征 . . .
    可以阅读openai关于embedding的论文,以gpt3为底座训练向量表征模型,效果绝群。 这也可能是现在openai向量接口为什么好的原因吧,可能内部就是用了更大参数的模型。 PS:BGE等模型,对比之前textcnn做句向量的时期,也算是大模型啦。
  • Embedding 是如何工作的? - 知乎
    评估Embedding模型性能 我们采用 OpenAI的两个 Embedding模型, text-embedding-3-small 和 text-embedding-3-large,对于如下两个查询进行比较。有很多评估指标,例如准确率、召回率、MRR、MAP等。在这里,我们采用准确率和召回率。 准确率(Precision) 评估检索结果中的真正相关内容的占比,即返回的结果中有多少
  • langchain的OpenAIEmbeddings报错Error code: 422,怎么 . . .
    OpenAI提供了多种模型,你需要确保你使用的是正确的模型名称。 你可以在OpenAI的文档中找到可用的模型名称,并在初始化时指定它: from langchain_openai import OpenAIEmbeddings embeddings = OpenAIEmbeddings (model="text-embedding-3-large") 此外,一些API提供者有速率限制。


















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