Embedding模型在这方面表现出色,因为它们的训练目标明确针对语义信息的捕捉,而不仅仅是文本生成的连贯性。 LLM与Embedding模型的互补性 尽管LLM在生成任务中具有优势,但其训练目标并不专注于优化文本的语义嵌入。因此,LLM的中间层可能无法像专门的embedding模型那样有效地捕捉文本的深层次语义信息。 这就是为什么在需要高质...
2025吃透AI大模型(LangChain+LLM+RAG系统+GPT-4o+OpenAI)通俗易懂,学完即就业!拿走不谢,学不会我退出IT圈!!! 11.2万 1185 07:55:01 App B站首推!2025最新版大模型RAG入门到精通实战教程!手把手带你结合企业级项目实战完成一套完整的RAG项目!增加检索/文本向量/知识库搭建 1423 88 03:45 App deepseek本...
大语言模型（LLMs）是一种特别设计用于处理和生成人类语言的机器学习算法。你可能听说过GPT-3，它是最...
以unicode方式编码字符,将所有的输入(英文、中文等不同语言)都转化为unicode字符,解决了多语言编码方式不同的问题。 将空格编码为‘_’, 如'New York' 会转化为['_', 'New', '_York'],这也是为了能够处理多语言问题,比如英文解码时有空格,而中文没有, 类似这种语言区别。 4. 词汇表不全问题 但是,也是因...
3、向量数据库是 LLM 下游的新数据库产品 向量数据库是一种高效存储和搜索向量的数据库产品,传统数据库无法很好的满足这一需求。传统数据库只能部分满足向量数据的存储,而且在搜索上技术有明显差异。 在存储上,向量数据规模超过传统的关系型数据库,传统的关系型数据库管理 1 亿条数据已经不算小的量级。而在向量数...
总的来说,LLM4RecSys目前面临两个挑战:Domain Gap和Target Gap。Domain Gap指的是开放世界的general信息和推荐系统的推荐信息之间存在差距;而Target Gap则是指LLM的目标和RS训练目标不一致。为了解决这些问题,老铁站采用了LLM-to-Rec的方法,将LLM的输出与推荐系统的训练目标结合起来,从而更好地优化推荐效果。
BERT向量模型(SBERT模型)与BERT交互式语义模型(BERT二分类模型)的区别: SBERT模型通过对预训练的BERT结构进行修改,并通过在有监督任务(如自然语言推理、语义文本相似度)上进行微调,优化Bert向量直接进行相似度计算的性能。 SBERT模型分为孪生(Siamese)和三级(triplet)网络,针对不同的网络结构,设置了三个不同的目标函...
4. 将查询文本和检索到的上下文文本传递给对话大模型(LLM)。 5. LLM 将使用提供的内容生成回答内容。 05、总结 通过以上分析,估计各位同学对RAG引擎的工作流,以及Embedding model的作用已经有所了解,明白这些基础知识后,对以后继续学习大模型的Fine-tuning,LangChain,AI Agent等方法和概念提供了莫大帮助。
LLM嵌入embedding有什么限制? 嵌入的文本搜索相对于微调来说,会有输入限制 嵌入的搜索提问方式相对于微调有一个缺点就是它每次附带的文本数量是有限制的,因为除了原始的问题,它还需要带上搜索出来的问题。 就好比你有成书架的教科书可以借鉴,但每次却只能翻看其中几页笔记。