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...
另外,有大佬做了各大LLM的词汇表大小和性能: 更多关于tokenizer的知识可以参见huggingface的官方博客:huggingface.co/docs/tra 二、Embedding tokenize完的下一步就是将token的one-hot编码转换成更dense的embedding编码。在ELMo之前的模型中,embedding模型很多是单独训练的,而ELMo之后则爆发了直接将embedding层和上面的语言...
区分标记Embedding(即在 LLM 一开始就分配给输入标记的固定向量)和模型更深层生成的上下文表示至关重要。虽然从技术上讲,两者都是嵌入,「但标记Embedding是静态的,而中间隐藏状态会随着穿过模型的每一层而变化,从而捕获输入的完整上下文」。在某些研究文献中,这些上下文输出也被称为“嵌入”,这可能会造成混淆。以下是...
换言之,从人类智能的角度看,向量数据库是短期记忆,LLM 是长期记忆,但目前他们之间的交互还是单向的,缺少了短期记忆累积沉淀,形成长期记忆的过程。但直接去调整大模型的参数是不太可行的。因此这一过程可能需要一些新的组件来弥补,例如一个基于 Lora 进行微调的小模型,来帮助大模型做一些领域专业知识的记忆;也或者是...
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...
本文原本是2022年写的,然而一直没有完善😂,自从LLM火起来之后,NLP领域的技术更新很快,本文只是大概介绍了Embedding相关的基础知识,具体应用接下来会在博客更新发布。 前言 又是很长一段时间没更新博客了,这个暑假非常忙,也稍微做出了一点成果,接下来会继续在博客上分享~ ...
检索相关上下文:检索前k个相关上下文——通过计算查询嵌入和知识库中所有嵌入块之间的距离(如余弦相似度)来衡量检索结果。 上下文融合:将查询文本和检索到的上下文文本传递给对话大模型(LLM)。 生成回答:LLM 将使用提供的内容生成回答内容。 本站仅提供存储服务,所有内容均由用户发布,如发现有害或侵权内容,请...
Rerank模型与Embedding模型有什么区别? 以下是Rerank模型与Embedding模型的对比表格,涵盖核心差异及典型应用: 典型协作场景示例(以RAG系统为例): Embedding模型将用户查询和文档库编码为向量,完成初步召回 Rerank模型对召回结果进行二次排序,提升LLM生成答案的准确性 ...
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。