ב-Vertex AI ב-Google Distributed Cloud (GDC) air-gapped יש רשימה הולכת וגדלה של מודלים בסיסיים של AI גנרטיבי שאפשר לבדוק, לפרוס וליישם באפליקציות air-gapped. מודלים בסיסיים עוברים כוונון עדין לתרחישי שימוש ספציפיים ומוצעים במחירים שונים. בדף הזה מופיע סיכום של משפחות המודלים שזמינות בממשקי ה-API של AI גנרטיבי ב-GDC, ומדריך לבחירת המודלים המתאימים לתרחישי שימוש שונים.
מודלים של הטמעות
הטמעה ממירה נתוני טקסט שנכתבו בשפה טבעית לווקטורים מספריים. הייצוגים הווקטוריים האלה נועדו לתעד את המשמעות הסמנטית וההקשר של המילים שהם מייצגים. מודלים להטמעת טקסט יכולים ליצור הטמעות אופטימליות לסוגים שונים של משימות, כמו אחזור מסמכים, שאלות ותשובות, סיווג ואימות עובדות. לטקסט באנגלית, משתמשים ב-text-embedding-004. כדי להוסיף טקסט בכמה שפות, משתמשים בתג
text-multilingual-embedding-002.
בטבלה הבאה מפורטים המודלים שזמינים ב-Embeddings API. מידע נוסף על הטמעות זמין במאמר בנושא הטמעות של טקסט.
| מודל | תיאור | מפרטים |
|---|---|---|
| Text Embedding ( text-embedding-004) |
מחזירה הטמעות של קלט טקסט באנגלית. | מקסימום טוקנים בקלט: 2,048. מידות ההטמעה: פחות מ-768. |
| Text Embedding Multilingual ( text-multilingual-embedding-002) |
מחזירה הטמעות לקלט טקסט ביותר מ-100 שפות. | מקסימום טוקנים בקלט: 2,048. מידות ההטמעה: פחות מ-768. |