由于无法产生单独的embeding,不能用一些向量搜索技术,导致cross_encoder对性能要求较高,在数据量巨大的召回阶段不是很适应,所以一般用于排序阶段。 cross_encoder架构中,query和document由于交叉注意力机制,信息交互比较充分,导致效果其实比Bi-encoder有更好的相似度预测效果 ,而且cross_encode中的预训练的模型其实可以自己...
Bi-Encoder和Cross-Encoder的准确性和效率比较研究有哪些? Bi-Encoder和Cross-Encoder的准确性和效率比较研究表明,虽然Cross-Encoder通常被认为在准确性上表现更好,但Bi-Encoder模型在处理句子嵌入方面具有优势。具体来说: 效率方面:Bi-Encoder模型因为可以在查询时间之前对所有文档进行预处理而非常高效。这意味着它们能够...
├── predict_pairwise.sh # Pair-wise 单塔匹配模型预测脚本的bash文件 ├── export_model.py # 动态图参数导出静态图参数脚本 ├── export_to_serving.py # 导出 Paddle Serving 模型格式的脚本 ├── model.py # Pair-wise 匹配模型组网 ├── data.py # Pair-wise 训练样本的转换逻辑 、Pair...
呃,再输出一个德文的伪数据啊,为什么叫德文伪数据呢?因为它这个地方并不是完整的一个德文,而是一个。呃,我们可以认为它是一个德文的一个呃向量吧,就是这么一个东西,然后我们再把这个德文的伪数据呢,再送入encoder,此时我们希望底code输出的是什么呢?输出是原始的英文文本,是没有噪,没有噪声的英文文本。
语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析:微调Cross-Encoder以提升语义检索精度 语义向量模型(Embedding Model)已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。在大模型时代,它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。然而,当前中文世界的高质量语义向量模型仍比较稀...
rocketqa-zh-nano-para-encoder Chinese 4-layer, 312-hidden, 12-heads, 18M parameters. Trained on DuReader retrieval text. 2.2 模型评估 #查看训练模型情况 %cd /home/aistudio/ernie_matching/checkpoints !ls /home/aistudio/ernie_matching/checkpoints model_10000 %cd model_10000 !ls /home/aistudio...
文本过预训练BERT 得到 最后一层encoder 的结果 作为文本输入 通过1维卷积 将文本特征维度 进行缩小 , 缩小到和声音特征维度相同 为了防止点集过大 对其进行放缩 声音方向 COVAREP 提取 语音特征 P2FA 进行文本和语言的对齐 使用zero Padding 至 长度文本声音序列相同 ...
In this work, a cross-modal semantic autoencoder with embedding consensus (CSAEC) is proposed, mapping the original data to a low-dimensional shared space to retain semantic information. Considering the similarity between the modalities, an automatic encoder is utilized to associate the feature ...
XLM (Cross-lingual Language Model Pretraining) 尽管原有的 BERT 模型可以在上百种语言上进行预训练,但是语言之间的信息并不是互通的,不同的语言模型之间没有共享知识。Facebook 的 XLM 模型克服了信息不互通的难题,将不同语言放在一起采用新的训练目标进行训练,从而让模型能够掌握更多的跨语言信息。这种跨语言模...
本文分享自华为云社区《语义检索系统排序模块:基于ERNIE-Gram的Pair-wise和基于RocketQA的CrossEncoder训练单塔模型》,作者: 汀丶。 1.排序模型任务简介和要求 1.1 技术方案和评估指标 技术方案 双塔模型,使用ERNIE-Gram预训练模型,使用margin_ranking_loss训练模型。