前言本文简单介绍一下多模态Embedding模型ImageBind,以及其与对应LLM结合后用于多模态理解的VLLM模型(包括VideoLLaMA、PandaGPT和Video-LLaVA)。 ImageBind论文名:IMAGEBIND: One Embedding Space To Bind The…
Embedding在AI中的重要性在于,它可以帮助我们解决LLM的tokens长度限制问题。通过使用Embedding,我们可以在与LLM交互时,仅在上下文窗口中包含相关的文本内容,从而不会超过tokens的长度限制。 如何将Embedding与LLM结合? 我们可以利用Embedding,在和LLM交互时,仅包含相关的文本内容。具体操作方法是,首先将文本内容分块并转换为...
这些文献通常研究如何将embedding技术应用于LLM模型中,以提高文本处理和自然语言处理任务的性能。 以下是两个关于embedding在LLM中应用的文献例子: 1."Embedding Representations for Language Level Modeling":这篇论文提出了一种使用embedding技术来改进LLM模型的方法。作者提出了一种称为Word2Vec的embedding技术,可以有效...
0.摘要 1.介绍 2.准备工作 3.LLM增强文本嵌入 3.1 数据合成 3.2 数据标注 历经半年左右,笔者参与的综述终于新鲜出炉,较为开创性地系统总结了LLM和Embedding的各种交互方式,最近将分几期进行简要介绍,更多细节欢迎阅读Arxiv论文! 本期为第一篇,简要介绍本论文的主要思想和其中的LLM增强数据部分 论文题目:When Text...
【LLM】最简单理解嵌入(Embedding)概念及其应用 toc 嵌入是我们遇到的许多技术中看不见但很重要的一部分。从互联网搜索引擎,到推荐系统和广告个性化,再到图像、视频以及语音和声音识别技术的高级分析,嵌入无处不在。在本文中,我们将解释嵌入是如何工作的,以及它们如何促进和丰富我们的日常技术体验。正如我上面提到的,...
GTE(General Text Embedding)系列模型是由通义实验室开源的一系列通用文本表征和分析模型,它们专为RAG(检索增强生成)等检索场景设计,以提供先进的文本表征和排序功能。该系列包括基于BERT架构的模型以及基于Qwen LLM系列训练的大型语言模型(LLM)嵌入模型,例如gte-Qwen2-1.5B-instruct和gte-Qwen2-7B-instruct。目前,基于...
LLM也能做 embedding:从BERT到大语言模型的演变,身为一名AI从业者,你一定深有感触:随着项目规模的增长,处理海量文本数据时总会遇到各种令人头疼的问题。比如用BERT生成的句子向量在计算相似度时,经常出现一些让人啼笑皆非的结果。明明是在描述同一个概念的两个句子,
1、setence转embedding的方法:这里提供了两种方式,求平均和取第一个cls token的embedding代表整个句子的embedding; defsentence_embedding(self, hidden_state, mask):ifself.sentence_pooling_method =='mean': s= torch.sum(hidden_state * mask.unsqueeze(-1).float(), dim=1) ...
llm embedding原理 LLM(Language Level Modeling)是一种基于语言水平的嵌入模型,主要用于将文本数据转换为连续的向量表示。 LLM的原理主要包括以下几个步骤: 1.数据预处理:首先对文本数据进行预处理,包括分词、去除停用词、词形还原等。目的是将文本转换为更易于处理的形式。 2.构建词表:根据预处理后的文本数据,构建...
# Embedding 模型运行设备 EMBEDDING_DEVICE = default_device() # Embedding 模型运行设备。设为"auto"会自动检测,也可手动设定为"cuda","mps","cpu"其中之一。 EMBEDDING_DEVICE = "auto" llm_model_dict = { @@ -94,8 +81,8 @@ LLM_MODEL = "chatglm2-6b" # 历史对话轮数 HISTORY_LEN = 3 #...