pos_embedding = self.out_embed(pos_labels) # B * (2*C) * embed_size neg_embedding = self.out_embed(neg_labels) # B * (2*C * K) * embed_size log_pos = torch.bmm(pos_embedding, input_embedding.unsqueeze(2)).squeeze() # B * (2*C) log_neg = torch.bmm(neg_embedding, -i...
MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)是衡量文本嵌入模型(Embedding模型)的评估指标的合集,是目前业内评测文本向量模型性能的重要参考。对应的C-MTEB则是专门针对中文文本向量的评测基准,被公认为是目前业界最全面、最权威的中文语义向量评测基准之一,为深度测试中文语义向量的全面性和可靠性提供了可靠的实验平台。阿里...
百度试题 题目Embedding的作用是什么 A.是对文章进行了分段B.把一个单词映射到行的空间上C.对句子进行了分词D.不确定相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
每个 sequence 会以一个特殊的 classification token [CLS] 开始,同时这也会作为分类任务的输出;句子间会以 special token [SEP] 进行分割。 WordPiece Embedding:n-gram 字符级 Embedding,采用 BPE 双字节编码,可以将单词拆分,比如 “loved” “loving” ”loves“ 会拆分成 “lov”,“ed”,“ing”,...
知识图谱受限于知识构建方式的不足,常常伴随着不完备的特点,因此需要知识推理和补齐技术,来根据已有的事实来合理推断出新的事实以补充知识图谱,使其更完备。本论文研究的正是关于知识推理技术的表示学习方法,用于学习实体和关系的嵌入(embedding),从而进行知识推理补全知识图谱。
合合信息Embedding模型获C-MTEB榜单第一 炒股第一步,先开个股票账户 近期,合合信息发布了文本向量化模型acge_text_embedding(简称“acge模型”),获得MTEB中文榜单(C-MTEB)第一的成绩。相关成果将有助于大模型更快速地在千行百业中产生应用价值。 MTEB是衡量文本嵌入模型(Embedding模型)的评估指标的合集,是目前业内...
现阶段,大语言模型的飞速发展吸引着社会各界的目光,背后支撑模型应用落地的Embedding模型也成为业内关注的焦点。近期,合合信息发布了文本向量化模型acge_text_embedding(简称“acge模型”),获得MTEB中文榜单(C-MTEB)第一的成绩。相关成果将有助于大模型更快速地在千行百业中产生应用价值。
在人工智能浪潮中,大语言模型的发展不断刷新着技术的高度,而Embedding模型作为支撑模型应用落地的关键技术,日益受到业界的关注。近日,合合信息发布了其自研的文本向量化模型——acge_text_embedding(简称“acge模型”),并在业界权威的中文文本向量评测基准C-MTEB中一举夺魁。
搭建simcse模型,主要部分是用query和title分别得到embedding向量,然后计算余弦相似度. 上图是simcse的原理图,simcse主要是通过dropout来把同一个句子变成正样本(做两次前向,但是dropout有随机因素,所以产生的向量不一样,但是本质上还是表示的是同一句话),把一个batch里面其他的句子变成负样本的. simcse网络结构搭建,搭建...
Embedding examples included. HTTP client capable of sending arbitrary HTTP/HTTPS requests. Websocket client functionality available (WS/WSS). zlib OpenSSL Mbed TLS GNU TLS This project is very easy to install and use. Please read thedocumentationand have a look at theexamples. ...