Çerez kullanıyoruz. Çerezler ve tarayıcı depolaması oturumunu açık tutar ve tercihlerini hatırlar. İzin verirsen sitenin nasıl kullanıldığını da ölçeriz. İstediğin zaman . Ayrıntılar için çerez politikamıza bak.
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2
sentence-transformers/all-minilm-l6-v2Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 modelini şimdi dene
Yukarıdaki fiyatlarla bakiyenden çalışır. Yeni hesaplar ücretsiz kullanımla başlar.
Sonuçlar burada görünecek.
Ayarlar
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 bir bakışta
- Girdi fiyatı, 34 Embedding modelinin medyanından 75% daha düşük.
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 hakkında
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2, Sentence Transformers tarafından sunulan bir gömme modelidir ve api14 üzerinde embeddings kategorisi altında listelenmiştir. Bir sohbet veya metin üretme modeli değil, kompakt bir cümle gömme modelidir, dolayısıyla görevi metni anlamı yakalayan vektörlere dönüştürmektir. Anlamsal arama, yinelenenleri kaldırma veya kümeleme geliştiriyorsanız, üretken bir model yerine bu tür bir modele başvurursunuz.
Model girdi olarak metni alır ve çıktı olarak gömmeleri döndürür. Cümleleri ve kısa paragrafları 384 boyutlu yoğun bir vektör uzayına eşler, bu da onu anlamsal temsil için kullanışlı kılar. Bağlam penceresi 512 token'dır ve maksimum çıktı 460'tır, yani uzun belgeler yerine cümleler ve kısa pasajlar için tasarlanmıştır. Örnekleme veya üretim tarzı parametreler için destek yoktur, çünkü model metin üretmez.
Bu yetenekler oldukça belirli bir kullanım senaryoları kümesine işaret eder. Bilgi erişimi ve anlamsal arama en belirgin olanlardır: belgelerinizi ve sorgunuzu gömün, ardından vektörleri benzerliğe göre karşılaştırın. Kümeleme ve konu gruplama iyi çalışır çünkü yakın vektörler benzer anlamlara gelme eğilimindedir. Aynı özellik, yinelenenleri kaldırma, neredeyse yinelenenleri tespit etme ve hızlı, küçük bir gömme adımına ihtiyaç duyduğunuz öneri veya yeniden sıralama ardışık düzenleri oluşturmada yardımcı olur. Vektörler yalnızca 384 boyutunda olduğundan, depolama ve karşılaştırma ölçekte ucuz kalır.
Modeli api14'ün OpenAI uyumlu API'si aracılığıyla "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2" model kimliğini kullanarak çağırırsınız. Uç nokta OpenAI embeddings şeklini izlediğinden, metninizi input alanına gönderirsiniz ve vektörü yanıttan okursunuz. Model desteklenen parametre listelemez, dolayısıyla istek gövdesinde model kimliği ve girdinin kendisi dışında ayarlanacak ekstra bir şey yoktur. Girdinizi hazırlarken 512 token bağlamını kesin bir sınır olarak değerlendirin.
Bu bağlam sınırı ana pratik kısıtlamadır. Anlam biriminiz kısa bir paragraftan uzunsa, gömmadan önce onu parçalara ayırmanız gerekir ve parçalama kaliteniz ardışık düzendeki her şeyden daha önemli olacaktır. Metin üreten, soruları yanıtlayan veya talimatları izleyen bir modele ihtiyacınız varsa, bir gömme modeli yanlış araçtır ve bunun yerine bir sohbet veya tamamlama modeline bakmalısınız. Cümleler ve kısa pasajlar üzerinde anlamsal benzerlik için bu model doğrudan işe uyar.
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 API nasıl çağrılır
- Panelinde bir API anahtarı oluştur.
- Dilin için resmi openai SDK’sını kur.
- baseURL’i https://api14.com/api/v1, model’i "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2" olarak ayarla.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.embeddings.create({
"model": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
Özellikler
- Bağlam uzunluğu
- 512
- Maks. çıktı
- 460
- Girdi
- text
- Çıktı
- embeddings
api14 üzerindeki istekler · son 7 gün
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2: sıkça sorulan sorular
- Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 API ne kadar tutar?
- Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 Girdi $0,02 / 1M token tutar. Yalnızca başarılı istekler için USD bakiyenden düşülür; başarısız istekler ücretsizdir.
- Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 modelinin bağlam penceresi ne kadar?
- Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 istek başına 512 tokena kadar okur, istem, geçmiş ve belgeler dahil. Yanıt başına 460 çıktı tokenına kadar yazar.
- Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 neler yapabilir?
- Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 girdi olarak text kabul eder, çıktı olarak embeddings döndürür.
- Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 modelini kodumdan nasıl çağırırım?
- Herhangi bir OpenAI SDK’sını https://api14.com/api/v1 adresine yönlendir ve model’i "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2" olarak ayarla, başka kod değişikliği gerekmez. Bu sayfadaki kod panelinden hazır bir örnek kopyala.
- Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 alternatifleri neler?
- Benzer fiyatlı Embedding modelleri: Thenlper: GTE-Base, Intfloat: E5-Base-v2, Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2. Hepsi aynı API anahtarıyla çalışır; geçiş yapmak için tek bir metni değiştirmen yeterli.
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 topluluğu
Yeni konuBu toplulukta henüz konu yok. Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 hakkında ilk konuyu sen aç.