Эмбеддинг (от англ. embedding, буквально «внедрение», «встраивание») — это метод представления данных в виде векторов, которые сохраняют семантические и структурные отношения между ними. Эмбеддинги позволяют преобразовать сложные структуры данных, такие как тексты, изображения или аудио, в низкоразмерные векторные пространства, где близкие по смыслу или структуре объекты находятся рядом друг с другом. Эмбеддинги играют важную роль в современных методах обработки естественного языка, компьютерного зрения и других областях искусственного интеллекта...

Модель поддерживает входные данные следующих типов и размеров: Для разработчиков это означает, что можно отправлять смешанные запросы, например, изображение с текстовым вопросом, и получать эмбеддинг, отражающий общий контекст. Важной особенностью является поддержка более 100 языков, что делает модель пригодной для глобальных приложений. Что касается выходных данных, модель генерирует векторы размерностью по умолчанию 3072, но позволяет настраивать размер от 128 до 3072. Размерность влияет на точность...