Getting creative with embeddings by Amelia Wattenberger
AI开发平台本文介绍了一种利用 OpenAI 嵌入模型(embeddings)为文本创建自定义标度(如具体-抽象、悲伤-快乐)的方法。作者 Amelia Wattenberger 在开发写作辅助应用 PenPal 时,探索如何量化句子的抽象程度,以帮助写作者识别“抽象阶梯”的中间层级。该方法通过选取标度两端的示例词或短语,将其嵌入向量平均后作为锚点,再将新样本的嵌入向量映射到这两个锚点之间的连线上,从而得到一个可解释的分数(0 到 1 之间)。相比直接询问 GPT 或微调模型,这种方法成本低、创建简单、结果可解释,且用户可轻松自定义标度。文章还讨论了该方法的局限,如对某些标度效果更好、可能受句子长度影响等。