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Insertions de texte sont une pratique courante en NLP (traitement du langage naturel) qui consiste à exprimer des mots ou des phrases numériquement dans un espace vectoriel de grande dimension. L'intégration permet de saisir les significations sous-jacentes et les liens sémantiques au sein d'un corpus de texte. Son objectif principal est de mapper des mots apparentés à des positions proches et des mots non liés à des points distants.
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Les algorithmes et modèles d'apprentissage automatique traditionnels nécessitant une saisie numérique, travailler avec du texte brut peut représenter un véritable défi. Cependant, en préservant la similitude sémantique lors de la traduction de phrases ou de mots en vecteurs de grande dimension, les intégrations de texte apportent une solution à ce problème. Les intégrations sont largement utilisées dans les applications de PNL telles que la catégorisation de texte, l'analyse des sentiments, la traduction automatique et les systèmes de réponse aux questions.
Pour les utilisateurs à la recherche d'un moteur rentable, il est recommandé d'opter pour un modèle open source. Voici la liste des meilleurs modèles Open Source d'intégration :
Word2Vec est un modèle novateur pour l'intégration de mots. Il représente des mots à l'aide de vecteurs dans un espace vectoriel continu, capturant les relations sémantiques entre eux.
GloVE est une méthode bien connue pour acquérir des intégrations de mots. Il se concentre sur la collecte de statistiques mondiales sur la cooccurrence des mots à partir d'un vaste corpus de textes.
BERT est un modèle de transformateur qui prend en compte le contexte à la fois vers la gauche et vers la droite, ce qui entraîne des intégrations bidirectionnelles. Il a obtenu des résultats de pointe dans une gamme de missions de traitement du langage naturel.
Il s'agit d'une implémentation du modèle d'intégration de mots LexVec (similaire à word2vec et GloVe) qui permet d'obtenir des résultats de pointe dans de multiples tâches NLP
txtai est une base de données intégrée tout-en-un pour la recherche sémantique, l'orchestration LLM et les flux de travail de modèles linguistiques.
Il s'agit d'un modèle open source d'intégration de texte.
Si les modèles open source offrent de nombreux avantages, ils présentent également des inconvénients et des défis potentiels. Voici quelques inconvénients liés à l'utilisation de modèles open source :
Compte tenu des coûts et des défis potentiels liés aux modèles open source, une solution rentable consiste à utiliser des API. Eden AI facilite l'intégration et la mise en œuvre des technologies d'IA grâce à son API, en se connectant à plusieurs moteurs d'IA.
Eden AI présente une large gamme d'API d'IA sur sa plateforme, personnalisées pour répondre à vos besoins spécifiques et à vos limites financières. Ces technologies incluent l'analyse des données, l'identification de la langue, l'analyse des sentiments, la reconnaissance de logos, la réponse aux questions, l'anonymisation des données, la reconnaissance vocale et de nombreuses autres fonctionnalités.
Pour commencer, nous offrons des crédits gratuits de 10$ pour vous permettre d'explorer nos API.
Notre API standardisée vous permet d'intégrer facilement les API Invoice Parser à votre système en utilisant différents fournisseurs sur Eden AI. Voici la liste (par ordre alphabétique) :
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L'API d'intégration de Cohere est très efficace dans le traitement de textes concis contenant moins de 512 jetons. Elle est calquée sur la méthode conçue par Reimers et Gurevych, et l'API produit des intégrations contextualisées pour chaque jeton, qui sont ensuite moyennées pour fournir des représentations complètes, même pour des textes courts.
Pour les textes dépassant la limite de 512 jetons, l'API tronque l'entrée pour tenir compte de la longueur de contexte maximale tout en tirant le meilleur parti de ses fonctionnalités d'intégration dominantes.
Cohere propose trois modèles destinés aux tâches monolingues et multilingues, qui comprennent un modèle anglais équipé d'intégrations en 4096 dimensions.
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L'API d'intégration de texte Vertex AI, optimisée par Generative AI, permet de créer rapidement des intégrations de texte. Ces intégrations fonctionnent imperceptiblement en arrière-plan et servent à améliorer votre recherche sur Google, à fournir des recommandations d'achat personnalisées ou à suggérer un nouveau groupe de musique sur votre plateforme de streaming préférée, en fonction de vos préférences musicales.
Le Vertex AI produit des intégrations avec une dimension de sortie de 768.
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OpenAI recommande vivement son modèle d'intégration de texte de deuxième génération, ada-002, pour des résultats exceptionnels dans de nombreuses applications. Avec ses intégrations en 1536 dimensions, il excelle en termes de performances, d'accessibilité et de convivialité.
Selon trois critères de référence importants, les intégrations surpassent leurs concurrents en enregistrant une amélioration impressionnante de 20 % de la recherche de code. Les réseaux neuronaux inspirés du GPT-3 alimentent ce nouveau point de terminaison en mappant efficacement le texte et le code en vecteurs de grande dimension grâce à l' « intégration ».
Couramment utilisés pour des tâches telles que la similarité de texte, la recherche et la recherche de code, ces modèles permettent d'obtenir des résultats de premier ordre.
Eden AI propose une plateforme conviviale permettant d'évaluer les informations tarifaires provenant de divers fournisseurs d'API et de suivre l'évolution des prix au fil du temps. Par conséquent, il est essentiel de se tenir au courant des derniers prix. Le tableau des prix ci-dessous présente les tarifs pour les petites quantités pour novembre 2023, et vous pouvez obtenir des remises pour des volumes potentiellement importants.
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Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de l'IA dans les entreprises : notre application vous permet d'appeler plusieurs API d'IA.
L'équipe d'Eden AI peut vous aider dans votre projet d'intégration d'Embedding. Cela peut être fait en :
Vous pouvez commencer à créer dès maintenant. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à discuter avec nous !
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