多模态小模型:TinyLLaVA:小规模LLM的多模态理解框架 北方的郎发表于北方的郎 多模态大模型:视觉模型与LLM的结合之路(四) hzauzxb 使用Ollama在本地运行LLMs;如何实现LLM推理速度100倍提升;从表格到LLMs的模型测试框架开源;使用预训练扩散模型进行视频编辑;StripedHyena模型更长的上下文长度 1. Giskard开源:针对从表...
实验结果显示,QA-Emb在性能上明显优于一个可解释性的基准方法,而且只需要很少的问题就能达到这个效果。不过,这个方法也有两个局限性:计算效率低,性能受限于LLM本身的性能。为了解决这个问题,他们尝试了model distillation,用Llama3 8B的答案来finetune一个RoBERTa模型,还加了674个分类头。实验结果也挺不错的,Llama3...
通过深度学习、统计学习,甚至 LLM ,理解用户问题提取语义槽中需要的内容。在基于大语言模型构建知识问答系统一文中给过例子:通过 System Role 告知LLM 需要提取槽位信息,让 LLM通过多轮对话引导用户给出所有槽位信息。还是以游戏攻略为例,玩家咨询球员的打法,那么必须提供:球员姓名,年代(比如2020/2022 年),比赛模式。
4️⃣ 领域自适应:对于特定领域或任务,embedding模型可以通过在相关领域的数据上进行微调来提供更好的性能。LLM通常需要大规模通用数据集,而embedding模型可以更容易地适应特定领域的数据。 5️⃣ 降低计算成本:在某些情况下,使用embedding模型可以降低计算成本,因为它们的参数规模较小,推理速度较快。这对于实时或...
query是真实的用户咨询,LLM会提供两个答案,用户点赞选择的答案标记为positive,没有被选中的标记为negative! 1、先看embedding。 训练样本的格式是[query、pos、neg],微调的终极目的是让LLM的回答和query匹配,基于这个思路,设计出了Contrastive Learning,也叫Triplet Loss:先把三段文本求embedding,然后让query+pos的相似...
Embedding在AI中的重要性在于,它可以帮助我们解决LLM的tokens长度限制问题。通过使用Embedding,我们可以在与LLM交互时,仅在上下文窗口中包含相关的文本内容,从而不会超过tokens的长度限制。 如何将Embedding与LLM结合? 我们可以利用Embedding,在和LLM交互时,仅包含相关的文本内容。具体操作方法是,首先将文本内容分块并转换为...
【LLM】最简单理解嵌入(Embedding)概念及其应用 toc 嵌入是我们遇到的许多技术中看不见但很重要的一部分。从互联网搜索引擎,到推荐系统和广告个性化,再到图像、视频以及语音和声音识别技术的高级分析,嵌入无处不在。在本文中,我们将解释嵌入是如何工作的,以及它们如何促进和丰富我们的日常技术体验。正如我上面提到的,...
在大规模语言模型(LLM)中,Tokenizer和Embedding是两个基础且关键的步骤。Tokenizer通过分词和映射,将文本转化为模型可以处理的数字序列。而Embedding则将这些数字序列进一步转化为语义丰富的向量表示。这两个步骤共同构成了LLM处理自然语言输入的基础,为模型的语义理解和生成提供了强大的支持。
论文Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts提到,当上述检索的文档列表较多时,塞给大模型“美化”后,LLM会出现“遗忘曲线”,只会记得一头一尾的一些文档,中间位置的文档会被“遗忘掉”; 在上述的 Embedding 过程中,基于 Embedding 模型的语义能力,会丢失文档的一些“个性化”信息; 如果从多个...
这次「又双叒叕变强」背后是算法、算力、数据的全面「buff」叠加，其中最重要的技术之一、也是解决LLM幻觉问题的关键——商汤自研的通用Embedding模型Piccolo2。Piccolo2日前已突破SOTA，在由北京智源研究院发布的中文语义向量评测基准C-MTEB评测中名列第一，这是当前最大规模、最为全面的中文语义向量表征能力评测基准，...