openAI引见 (openai上市公司股票)

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• openAI引见
• 语义搜查的引见
• KDD'21 | 揭秘Facebook更新版语义搜查技术

openAI引见

本文档引见如何经常使用OpenAI API，旨在提供用户对OpenAI平台及其配置的深化了解。

OpenAI API 的宽泛用途笼罩了了解、生成人造言语和实现代码等场景，允许在不同义务中自定义学习模型，经过大样本数据训练成功特定运行。

OpenAI API的外围概念包括“语义搜查”和“文本补全”，经过便捷界面和文本输入框，用户可以向系统提交查问，系统依据选定模型生成关系高低文内容。

在经常使用环节中，用户需了解“Token”限度，即输入和输入文本总长度不能超越特定模型的最大高低文长度，理论为2048个标志或约1500个单词。

用户可经过官网提供的tokenizer工具失掉文本转换为标志的具体消息。

OpenAI提供多种模型供用户选用，包括但不限于基础模型、强化模型和自定义模型。

用户需访问官网网站查问模型概略，依据所需场景选用适合模型。

为了访问OpenAI服务，用户首先需注册账号。

以后，账号注册遭到地域限度，中国大陆地域用户需经常使用代理IP启动注册。

注册成功后，用户可失掉开发者API keys，以开局对接OpenAI接口的开发。

OpenAI提供了官网SDK，允许多种编程言语，简化了对接环节。

用户亦可间接对接API，封装自定义代码库。

经常使用OpenAI API启动开发运行的步骤包括：账号注册、失掉API keys、应用SDK或间接对接API。

此外，用户应关注API经常使用限度、了解不要钱规范（初始注册蕴含试用金额）以及探求官网提供的运行程序实例。

综上所述，OpenAI API提供了一套弱小的工具集，适用于宽泛的运行场景，从内容生成到语义搜查和分类。

经过遵照上述指南，用户可以高效地利用OpenAI API成功共性化运行开发。

语义搜查的引见

望文生义，所谓语义搜查，是指搜查引擎的上班不再拘泥于用户所输入恳求语句的字面自身，而是透过现象看实质，准确地捕捉到用户所输入语句前面的真正用意，并以此来启动搜查，从而更准确地向用户前往最合乎其需求的搜查结果。

KDD'21 | 揭秘Facebook更新版语义搜查技术

KDD21上，Facebook颁布了一篇对于其更新版语义搜查技术的EBR文章——Que2Search。

与淘宝搜查中的语义向量检索技术相比，Facebook的钻研更并重于在MarketPlace社交媒体电商搜查中的查问了解和商品了解，指标是优化搜查结果的关系性和召回率。

文章深化讨论了钻研动机、处置打算以及多义务学习和模型架构，如双塔结构和多模态融合。

文章亮点包括：经常使用留意力机制融合不同输入特色，设计奇妙的多义务学习义务以增强模型对查问用意的了解，以及驳回两阶段训练战略，区分处置in-batch负样本和经过课程学习逐渐提高模型性能。

模型在query tower和document tower上区分优化实时和离线计算，以平衡性能和准确性。

实验结果显示，引入XLM encoder和跨模态特色如图片向量对优化模型性能至关关键。

线上A/B测实验证了这些技术改良的有效性，尤其是向量检索和排序方面，展现了清楚的性能优化。

部署阅历分享局部，只管繁复，但蕴含了一些适用的部署战略和技巧。

浏览本文，可以深化了解Facebook在优化电商搜查体验方面的最新停顿，以及他们如何经过语义了解技术成功更精准的搜查结果。