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...
在自然语言处理(NLP)中,Embedding model(嵌入模型) 是一种将词语或句子转换成数字向量的技术。它实际上是将高维、离散的输入数据(例如文本、图像、声音等)转换成低维、连续的向量表示的过程。Embedding Model 就像是给每个词或句子分配一个独特的“指纹”,这个“指纹”能够在数学空间中表示这个词或句子的含义。这种...
智源研究院发布了一款开源的中英文语义向量模型BGE（BAAI General Embedding），在中英文语义检索精度与整体语义表征能力方面全面超越了OpenAI、Meta等同类模型。BGE模型的发布，标志着语义向量模型（Embedding Model）在搜索、推荐、数据挖掘等领域的应用迈入了一个新的阶段。模型性能 BGE模型在中文语义向量综合表征能力评测C...
在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）如GPT4、Claude3、Llama 3等无疑是最具吸引力的技术前沿。这些模型通过在海量数据上预训练，学习到丰富的语言知识和模式，展现了惊人的能力。在这些模型背后，文本向量化模型（Embedding Model）作为关键支撑技术，其重要性不言而喻。近期，国产自研文本向量化模型acg...
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...
模型地址：https://siliconflow.cn/models#models 调用文档：https://docs.siliconflow.cn/reference/createembedding-1 语义向量模型（Embedding Model）是语言模型生态体系中的重要组成部分，被广泛应用于大语言模型检索增强（RAG）、搜索、推荐、问答等应用场景，它将自然形式的数据样本（如语言、代码、图片、音视频）...
batch_embeddings = get_embeddings_with_backoff(prompts=batch, engine=embedding_model) embeddings += batch_embeddingsdf_all["embedding"] = embeddingsdf_all.to_parquet("data/toutiao_cat_data_all_with_embeddings.parquet", index=True)最后一个你需要注意的点是，对于这样的大数据集，不要存储成CSV格...
有意义的重排序分数：RerankerModel可以提供有意义的语义相关性分数（不仅仅是排序），可以用于过滤无意义文本片段，提高大模型生成效果。产品化检验：BCEmbedding已经被有道众多产品检验。BCEmbedding的核心优势 双语和跨语种能力的突破 BCEmbedding最引人注目的特点之一就是其强大的双语和跨语种能力。它不仅支持中文和英文...
3、 FlagEmbedding也有 Embedding Model:Visualized-BGE,BGE-M3,LLM Embedder,BGE Embedding,感兴趣的小伙伴也可以尝试一下! 4、RAG整个流程中关键节点和涉及到的现成包列举如下:不同节点可以根据用户需求和实际情况选择,节点之间的选择可以排列组合! 参考:
Embedding模型作为大语言模型（Large Language Model，LLM）的一个重要辅助，是很多LLM应用必不可少的部分。但是，现实中开源的Emebdding模型却很少。最近，北京智源人工智能研究院（BAAI）开源了BGE系列Embedding模型，不仅在MTEB排行榜中登顶冠军，还是免费商用授权的大模型，支持中文，应该可以满足相当多人的需要。#图文...