Unification des capacités. Nous avons considérablement simplifié l'interface du /encastrements endpoint en fusionnant les cinq modèles distincts présentés ci-dessus (text-similarity, text-search-query, text-search-doc, code-search-text et code-search-code) en un nouveau modèle unique. Cette représentation unique fonctionne mieux que nos modèles d'intégration précédents sur un ensemble diversifié de critères de recherche de texte, de similarité de phrases et de recherche de code.

Contexte plus long. La longueur de contexte du nouveau modèle est multipliée par quatre, de 2048 à 8192, ce qui facilite le travail avec de longs documents.

Taille d'encastrement plus petite. Les nouveaux plongements n'ont que 1536 dimensions, soit un huitième de la taille de davinci-001 embeddings, ce qui rend les nouveaux embeddings plus rentables pour travailler avec des bases de données vectorielles.

Prix ​​réduit. Nous avons réduit le prix des nouveaux modèles d'encastrement de 90% par rapport aux anciens modèles de même taille. Le nouveau modèle atteint des performances supérieures ou similaires à celles des anciens modèles Davinci à un prix inférieur de 99,8 %.

Dans l'ensemble, le nouveau modèle d'intégration est un outil beaucoup plus puissant pour le traitement du langage naturel et les tâches de code. Nous sommes ravis de voir comment nos clients l'utiliseront pour créer des applications encore plus performantes dans leurs domaines respectifs.