(input_ids,attention_mask,token_type_ids,labels) in enumerate(loader): out = model(input_ids=input_ids, attention_mask = attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) loss = criterion(out,labels) loss.backward(
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...
model – Which face detection model to use. “hog” is less accurate but faster on CPUs. “cnn” is a more accurate deep-learning model which is GPU/CUDA accelerated (if available). The default is “hog”. Returns: A list of tuples of found face locations in css (top, right, bottom...
huggingface-cli download --token hf_*** --resume-download --local-dir-use-symlinks False meta-llama/Llama-2-7b-hf --local-dir Llama-2-7b-hf 测试模型的Embedding能力 测试程序如下,调用embedding模型,算余弦相似度。 from BCEmbedding import EmbeddingModel import numpy as np from sklearn.metrics ...
使用HuggingFace 的好处就是,在选择完 Embedding 模型后,如果您需要更换模型,只需要在代码中修改 model_name 即可! 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch from sentence_transformersimportSentenceTransformer # Initialize torch settings ...
fromsentence_transformersimportSentenceTransformer# 若无法访问huggingface,可以在先离线下载模型到本地model=SentenceTransformer('acge_text_embedding')source_text=["家常菜烹饪指南"]target_text=["西红柿炒鸡蛋做法","农家小炒肉做法","上海本帮菜肴传统烹饪技艺","汽车维修指南——检测、维修、拆装与保养"]embs1...
HuggingFace 的 MTEB leaderboard 是一个一站式的文本 Embedding 模型榜,我们可以了解每个模型的平均性能。 可以将“Retrieval Average”列进行降序排序,因为这最符合向量搜索的任务。然后,寻找排名最高、占内存最小的模型。 Embedding 向量维度是向量的长度,即 f(x)=y 中的 y,模型将输出此结果。
effectiveness of our approach is validated by our model’s top-ranking performance on the Chinese leaderboard of the Massive Text Embedding Bench-mark. We hope our method inspires more works to explore new ways of hard negative mining. The model has been uploaded to Huggingface: Conan-embedding-...
在此,我们会引入一些与我们的 Embedding 模型质量相关的指标。Huggingface 数据集上专为 Ragas 创建的 amnesty_qa 数据集包含二十行数据,每行包括四列:向 LLM 提出的问题、一个基准真相(Ground-truth)答案、LLM 的回答,以及使用 Embedding 模型和向量数据库检索得到的相关上下文。
question_embedding = embed_sentences(model,sentences=question,prompt_name="search_query",matryoshka_dim=matryoshka_dim,device=device,) document_embeddings = embed_sentences(model,sentences=wikipedia_texts,prompt_name="search_document",matryoshka_dim=matryoshka_dim,device=device,) ...