在RAG实施过程中，文本表示模型（Embedding model）和排序模型（Reranker model）是至关重要的两大模块。...
embedding model 封装接口 一. 轻车熟路 有了上一个章节对System.Web.Caching.Cache的探究,这里我们按照同样的思路对MemoryCache进行探究,相信必定会得心应手。 1. 程序集准备 a. 需要给项目添加 System.Runtime.Cacheing程序集。 b. 需要给使用的地方添加两个引用。 2. 程序集探究 在对应的类中输入关键字 Me...
NNLM(Neural Network Language Model)是由 Yoshua Bengio 等人在 2003 年的一篇论文中提出,论文地址:jmlr.org/papers/volume3 原理图如下: 即通过输入一串文本,通过神经网络能够预测出来下一个词的概率。至于什么是神经网络可以看这个专栏的系列文章: P9工作法:架构师与AI狭路相逢 P9工作法:看全局知AI P9工作法:函...
model = Sequential() model.add(Embedding(1000, 64, input_length=10)) # the model will take as input an integer matrix of size (batch, input_length). # the largest integer (i.e. word index) in the input should be no larger than 999 (vocabulary size). # now model.output_shape ==...
Word2vec是由谷歌于2013年正式提出的,其实它并不完全由谷歌原创,对词向量的研究可以追溯到2003年论文《a neural probabilistic language model》,甚至更早。但正是谷歌对Word2vec的成功应用,让词向量的技术得以在业界迅速推广,使Embedding这一研究话题成为热点。毫不夸张地说,Word2vec对深度学习时代Embedding方向的研究...
参考GloVe详解。WordEmbedding的使用 下载现成的word2vec或glove词向量自行训练一个通用的wordembeddingmodel 为不同的任务分别训练不同的word...本文参考自What AreWordEmbeddings for Text 简介WordEmbedding可以将word转化为数值型词向量,便于后续机器学习和深度学习模型的训练。并且,word ...
为了解决 FiBiNet 双线性模块设计的问题,我们改造出了新版本的 FibiNet++(细节信息可以参考论文:FiBiNet++:Improving FiBiNet by Greatly Reducing Model Size for CTR Prediction,https://arxiv.org/pdf/2209.05016.pdf),主要目的是在尽量不降低模型效果,甚至进一步提升模型效果的前提条件下,大幅减少模型参数量。关于减少...
⾸先什么是 word embedding: 就是⽤低维数据(例如vector)表⽰ word。 流⾏的模型有哪些呢: 1. one hot 2. 词袋 word bags 3 NNLM Neural Network language model GAN: autoencoder NNLM: 本⾝是⼀个由上⽂推下⽂的结构。但也可以实现word embedding word2Vec: 每个单词产⽣⼀个vector。包...
model.layers[0].W.get_value() 1 array([[ 0.03005414, -0.02224021], [ 0.03396987, -0.00576888]], dtype=float32) 1 2 The 0-value is mapped to the first index and the 1-value to the second as can be seen by comparing the two arrays. The first value of the Embedding constructor is...