Ao escolher embeddings para suas tarefas de processamento de linguagem natural, é importante considerar as opções certas. O vídeo destaca as razões pelas quais os embeddings da Open AI devem ser evitados e apresenta alternativas mais eficazes.
Limitações dos Embeddings da Open AI
Os embeddings da Open AI não são os modelos de melhor desempenho disponíveis. Além disso, seu uso pode levar a uma dependência tecnológica, tornando difícil mudar para um provedor diferente no futuro. Além disso, os embeddings da Open AI são proprietários, o que significa que você não tem controle total sobre como eles são utilizados. Isso pode ser um problema especialmente se você estiver trabalhando com grandes conjuntos de dados.
Alternativas mais eficazes: BGE Emgrandecimentos
Uma das alternativas mais promissoras é o uso de embeddings do Beijing Academy of AI (BGE). Esses modelos têm se destacado nos rankings de desempenho e oferecem várias vantagens. Eles são de código aberto, o que significa que você tem mais controle sobre como eles são utilizados. Além disso, eles são menores em tamanho, o que significa que requerem menos recursos computacionais e memória.
Vantagens do uso de BGE Embeddings
O vídeo apresenta uma abordagem inovadora para o uso de embeddings para recuperação de texto, utilizando BGE em plaats de HF Instructor Excel. Os resultados são impressionantes: o processamento é muito mais rápido (35 segundos para 1000 embeddings, em comparação com vários minutos com HF Instructor Excel) e o desempenho é mantido. Além disso, os BGE embeddings requerem muito menos recursos computacionais e memória (438MB em comparação com 5GB).
Conclusão
Em resumo, é importante ser cuidadoso ao escolher embeddings para suas tarefas de processamento de linguagem natural. A opção certa pode fazer toda a diferença em termos de desempenho e liberdade. Os embeddings da Open AI podem ser úteis para testes ou experimentos, mas para projetos de longo prazo, é melhor optar por soluções de código aberto como os BGE embeddings.