$0 Embeddings (OpenAI vs. free & open source)
AI技術の魅力を伝える記事
テキスト埋め込みを生成する最も安価な方法は何ですか？それはOpenAIとどのように比較されますか？
テキスト埋め込みは、自然言語処理や機械学習の重要な概念であり、文書や文章を数値ベクトルに変換することができます。これにより、コンピューターがテキスト情報を処理し、比較することが容易になります。
一般的に、テキスト埋め込みを生成するための手法にはいくつかの方法がありますが、中でも最も安価な方法はオープンソースの埋め込みモデルを使用することです。これらのモデルは無料で利用できるため、コストを抑えてテキスト埋め込みを生成することができます。
一方、OpenAIは有名な人工知能研究所であり、高度な自然言語処理技術を開発しています。彼らのテキスト埋め込みモデルであるtext-embedding-ada-002は非常に精度が高く、多くの人々から高い評価を受けています。
しかし、オープンソースの埋め込みモデルも優れた性能を持っており、SBERT（Sentence Embeddings）やHugging Faceなどのライブラリを使用することで高品質なテキスト埋め込みを生成することが可能です。さらに、MTEB（Multilingual Text Embeddings Benchmark）などのプロジェクトもあり、さまざまな言語に対応した優れた性能を提供しています。
このように、オープンソースの埋め込みモデルは安価で使いやすいだけでなく、OpenAIと同等以上の性能を発揮することができます。また、将来的にはさらなる進化や改善が期待されており、テキスト処理技術の発展に貢献しています。
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Ha. "Python Dev" 😂😂😂😂
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Any tutorial on using LLM for free . The transformers approach isn't giving good output
Thank you, I love your way of thinking. Very factual and not tribal. Its easy to get into tribal opion wars on things like these.
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27:50 : Bro started counting from 0 , what a legend and a true engineer
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JavaScript cowboys
I just have one question about your choice of using JavaScript over Python: how dare you?
Фашисты! Когда их приговорят к ссертной казне я первый вызовусь привести приговор в исполнение!
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Sir. What about using this in JS and MongoDB