在大模型中,"embedding"指的是将某种类型的输入数据(如文本、图像、声音等)转换成一个稠密的数值向量的过程。 这些向量通常包含较多维度,每一个维度代表输入数据的某种抽象特征或属性。 Embedding 的目的是将实际的输入转化为一种格式,使得计算机能够更有效地处理和学习 ...
自2010年以来,随着深度学习技术的发展,先后出现了以Word2Vec、GloVe、FastText为代表的静态向量Embedding和使用ELMo、GPT、BERT为代表生成上下文相关的动态向量embedding,后者可以更好地捕捉单词的语义和上下文信息。 二、Embedding在大模型中的价值 如前文所述,也是被我们熟知的,embedding向量包含语义信息,含义越相近的单词...
正式读论文之前先聊聊Embedding对于大语言模型的重要性：检索的准确度、可解释性、易操作的知识外挂……这些都是源于与LLM基于知识库的问答场景息息相关的Embedding模型性能。嵌入（Embedding）就是将内容（如文字或代码）中的概念转化为一串数字序列。通过这种方式，机器学习模型和其他算法可以轻松理解不同内容之间的关系，...
Embedding模型作为RAG中检索召回的重要一环,扮演着极其关键的角色。更加准确的Embedding模型在抑制模型幻觉、增强新热知识表现、提升封闭领域回答能力等方面都能发挥优势。 为了提升RAG系统的性能表现,我们近期针对如何训练更强的Embedding模型进行探索,训练得到了目前最强中文Embedding模型「Conan-Embedding」,该模型已在C-...
我们在机器学习还有大模型中经常听到一个词叫做embedding模型。那么这个embedding模型，翻译过来叫做嵌入式模型。它是一种被广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域的机器学习模型。它可以将高纬度的数据转化为低纬度的嵌入空间，并保留原始数据的特征和语义信息，从而提高模型的效率和准确性。产生的背景在...
Word2Vec是一种基于神经网络的embedding模型，由谷歌的研究人员Tomas Mikolov等在2013年提出。Word2Vec的作者认为之前的文本向量化方法很少考虑词与词之间的意义关联，所以效果不佳。因此，Word2Vec将单词映射到低维向量空间中，使得相似词在向量空间中也保持相近的距离。Word2Vec主要由两种模型架构组成：Skip-Gram和...
BGE M3-Embedding 模型如何进行训练和优化? BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学,是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216,论文提出了一种新的embedding模型,称为M3-Embedding,它在多语言性(Multi-Linguality)、多功能性(Multi-Functionality)和多粒度性(Multi-Granularity)方面表现出色。
模型部署 为了部署Embedding模型,我们需要引入对应的工具库,目前主要有几类: Sentence-Transformers: Sentence-Transformers库是基于HuggingFace的Transformers库构建的,它专门设计用于生成句子级别的嵌入。它引入了一些特定的模型和池化技术,使得生成的嵌入能够更好地捕捉句子的语义信息。Sentence-Transformers库特别适合于需要计算...
Embedding模型作为大语言模型（Large Language Model，LLM）的一个重要辅助，是很多LLM应用必不可少的部分。但是，现实中开源的Emebdding模型却很少。最近，北京智源人工智能研究院（BAAI）开源了BGE系列Embedding模型，不仅在MTEB排行榜中登顶冠军，还是免费商用授权的大模型，支持中文，应该可以满足相当多人的需要。#图文...
中期使用了更多特征,模型采用了 DSSM(确保 user 和 item 在同一向量空间),目前则是利用 bert+lstm 对用户的行为序列进行了建模。 : 基于embedding 的召回 得到item,user 向量后,就可以做各种基于向量的召回了,从 embedding 本身的使用方式上看,大致可以分成以下几种召回方式。我们的召回实践多数用的单 embedding,...