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OpenAI Embedding Models是一系列新型嵌入模型，包括兩個全新的嵌入模型和更新的GPT-4 Turbo預覽模型、GPT-3.5 Turbo模型以及文字內容稽覈模型。預設情況下，傳送到OpenAI API的資料不會用於訓練或改進OpenAI模型。新的嵌入模型具有更低的定價，包括更小、高效的text-embedding-3-small模型和更大、更強大的text-embedding-3-large模型。嵌入是表示自然語言或程式碼等內容中概唸的一系列數字。嵌入使得機器學習模型和其他演算法更容易理解內容之間的關係，並執行聚類或檢索等任務。它們為ChatGPT和Assistants API中的知識檢索以及許多檢索增強生成（RAG）開發工具提供支援。text-embedding-3-small是新的高效嵌入模型，相比其前身text-embedding-ada-002模型，效能更強，MIRACL的平均分數從31.4%提升至44.0%，而在英語任務（MTEB）的平均分數從61.0%提升至62.3%。text-embedding-3-small的定價也比之前的text-embedding-ada-002模型降低了5倍，從每千個標記的價格$0.0001降至$0.00002。text-embedding-3-large是新一代更大的嵌入模型，能夠建立高達3072維的嵌入。效能更強，MIRACL的平均分數從31.4%提升至54.9%，而在MTEB的平均分數從61.0%提升至64.6%。text-embedding-3-large的定價為$0.00013/千個標記。此外，我們還支援縮短嵌入的原生功能，使得開發者可以在效能和成本之間進行權衡。
需求人群：
"OpenAI Embedding Models可用於自然語言處理、知識檢索、生成式對話系統等多個領域。"
使用場景示例：
ChatGPT中的知識檢索
生成式對話系統
自然語言處理任務
產品特色：
提供兩個全新的嵌入模型：text-embedding-3-small和text-embedding-3-large
更新的GPT-4 Turbo預覽模型、GPT-3.5 Turbo模型和文字內容稽覈模型
嵌入模型支援縮短嵌入，允許開發者在效能和成本之間進行靈活權衡