和Pytorch EmbeddingBag用法一致,在构建推荐模型时,仅需如下数行代码进行初始化,即可大幅提升嵌入表容纳量,低成本实现TB级超大推荐模型训练。 from colossalai.nn.parallel.layers.cache_embedding import CachedEmbeddingBag emb_module = CachedEmbeddingBag( num_embeddings=num_embeddings, embedding_dim=embedding_dim, ...
df=pd.read_json('https://raw.githubusercontent.com/wangyuxinwhy/uniem/main/examples/example_data/riddle.jsonl', lines=True)df=df.rename(columns={'instruction': 'text', 'output': 'text_pos'}) 得到需要的数据后即可开始模型微调: fromuniem.finetunerimportFineTuner finetuner=FineTuner.from...
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Conan文本向量🔥难负例构造的艺术 | 鹅新出的中文句向量模型Conan,在MTEB排行榜的中文部分已经是top-1了(p3,比之前的SOTA涨两个千分点) 主要是数据的【负例选取】部分做出了改进,今天一起学习一下 论文:Conan-embedding: General Text Embedding with More and Better Negative Samples(论文简读第86期) ...
piccolo-large-zh 首先需要安装依赖包: !pip install sentence-transformers 接着即可加载模型: fromsentence_transformersimportSentenceTransformer model=SentenceTransformer('sensenova/piccolo-large-zh') 然后我提供两个句子计算它们的相似度: sentences=["今天天气真不错","今天天气晴朗"]embeddings=model.encode(sente...
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