Foundation Model有两个代表,一个是Large Language Model,另一个是Embedding Model。 前者聚焦文本空间,其形式化功能为text -> text;后者聚焦向量空间,其功能为text -> embedding。转为向量能做些什么呢?比较常见的使用场景包括retrieval(如检索知识库、检索Tool)、clustering(聚类)、classification(分类,通常需再接一...
自然语言处理 (NLP):在 NLP 中,最经典的 embedding model 是词嵌入(Word Embeddings),如 Word2Vec、GloVe 和 FastText,它们将词语映射到实数向量,使得语义相近的词在向量空间中距离较近,用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。 推荐系统:用户和物品的嵌入模型用于捕获用户兴趣和物品属性的相似性,常用于个性化推荐...
embedding model是一种将高维度数据映射到低维度连续向量空间的方法。它可以将大规模的离散数据进行编码并进行有效的表示。通过将每个离散数据映射到低维连续向量空间中的一个向量,embeddingmodel可以保留原始数据之间的关系,并能够更好地捕捉到数据的语义信息。 本文将着重探讨embedding model在实际应用中的指标问题。指标...
在支撑这些大型语言模型应用落地方面,文本向量化模型(Embedding Model)的重要性也不言而喻。 近期,我在浏览huggingface发现,国产自研文本向量化模型acge_text_embedding(以下简称“acge模型”)已经在业界权威的中文语义向量评测基准C-MTEB(Chinese Massive Text Embedding Benchmark)中获得了第一名。今天这篇文章将围绕以下...
不过EmbeddingModel并为考虑文本之间的交互,并且不同的场景下,相似度阈值并不好控制。 1、BCEmbedding BCEmbedding(BCEmbedding: Bilingual and Crosslingual Embedding for RAG)是由网易有道开发的双语和跨语种语义表征算法模型库,其中包含EmbeddingModel和RerankerModel两类基础模型。
只是简单的报了效果好：New and improved embedding model 社区里也有人在好奇，但没啥结论：What ...
tokenizer 与embedding tokenizer 与embedding model 区别 1.文本编码 bert模型的输入是文本,需要将其编码为模型计算机语言能识别的编码。这里将文本根据词典编码为数字,称之为token embedding;当输入的是两句话时,用[SEP]标志分隔,得到segment embedding,前一句对应元素的编码为0,那么后一句编码为1. 输入 文本的元素...
第一次启动的时候使用的是EMBEDDING_MODEL = "text2vec" 第二次启动的时候使用的是EMBEDDING_MODEL = "bge-large-zh",然后第二个选择的本地的模型为bge。文件上传的时候还是tex2vec模型。请问是项目哪里做的缓存了吗? 重启api.py跟 llm_api.py 还是加载的text2vec模型。
Embedding（嵌入）是拓扑学里面的词，在深度学习领域经常和Manifold（流形）搭配使用。可以用几个例子来...
machine-learningdeep-learningtensorflowtensorflow-cmakeembedding-modelstfrecordstensorflow-servinglibffmtensorflow-predictiontensorflow-predictor-cpptensorflow-graphfreeze-model UpdatedDec 26, 2019 Python ToR[e]cSys is a PyTorch Framework to implement recommendation system algorithms, including but not limited to ...