针对FlagEmbedding 的微调,我们可以按照以下步骤进行: 1. 理解 FlagEmbedding 的概念及其在模型中的作用 FlagEmbedding 的作用是将输入的标识符(如标签、类别等)转换为一个固定长度的向量表示,这个向量能够捕捉到标识符之间的语义关系。在模型中,这些向量通常作为额外的输入特征,与原始输入一起送入模型进行处理。 2. ...
flagembedding数据构造 FlagEmbedding数据构造旨在高效处理与分析数据。 它是为提升数据处理效率而设计的一种技术架构。数据构造基于特定的数学模型以保障准确性。其涵盖了多种数据类型的整合操作。对于文本数据有着独特的构造处理方式。图像数据在FlagEmbedding数据构造中能被优化处理。构造过程重视数据的质量把控环节。运用...
psg_out= self.model(**features, return_dict=True)#先把input通过model的forward求embeddingp_reps = self.sentence_embedding(psg_out.last_hidden_state, features['attention_mask'])#再求整个句子的embeddingifself.normlized:#归一化,利于下一步求cosin或dot productp_reps = torch.nn.functional.normalize...
定义与用途：FlagEmbedding是一款强大的语义模型，能将任意文本映射为高效低维向量。它广泛应用于检索、分类、聚类和语义匹配等领域，并支持大模型调用外部知识。技术特点：高质量数据要求：FlagEmbedding对训练数据的质量有严格要求，特别是在编码器和训练方案的设计上进行了精心设计。CPack资源包：提供了一个...
FlagEmbedding能将任意文本映射为低维稠密向量,以用于检索、分类、聚类或语义匹配等任务,并可支持为大模型调用外部知识。 他们的仓库中给出了不同语义模型在MTEB和C-MTEB中的测试数据,结果显示FlagEmbedding的效果在绝大多数任务上要优于同类其它任务,平均成绩占第一名。
flagembedding 路径 Flag Embedding是一种将国旗图片转换为向量表示的技术,它可以将不同国家的国旗编码为数字矢量,并用于图像识别、国际关系研究等领域。这种技术在计算机视觉和机器学习领域具有很大的应用潜力,可以帮助我们更好地理解和分析国际社会。 Flag Embedding的基本原理是利用卷积神经网络(CNN)和特征提取算法,将...
FlagEmbedding的使用方法作者在github里面介绍了加载BGE模型的多种方式,各位读者可以根据自己的方案去选择,这里我使用的sentence-transformers的方式进行加载。 BGE在语义理解问题上支持s2s(短文本匹配短文本),和s2p(短文本匹配长文本)。 先写一个semantic_retrieval function。
python FlagEmbedding 指定显卡 做deeplearning离不开python。除了tensorflow,torch之外,一些经常用的基础操作也要熟练掌握,python太庞大了,涉及到太多数据结构和方法了。都记下来,也太难了吧!当然熟记一些基础操作也是十分必要的,我之前总想着,等有时间再一起整理,也是经过导师指导,开始整理。
FlagEmbedding gpu 测试 CUDA版本10.1 cuDNN版本10.1 OpenCV版本3.4.5 Visual Studio2017 darknet版本用的是AlexeyAB版本,链接如下: darknet 1.CUDA,OpenCV,VS2017的安装 安装过程略。可以看我之前的文章: WINDOWS下OpenCV+Contrib+CUDA配置(CUDA10.1,VS2017,opencv3.4.5)...
FlagEmbedding之所以能取得优异成绩，源于其技术细节：首先，对高质量数据的高要求，特别是训练过程中对编码器和训练方案的精心设计。其次，C-Pack资源包提供了一个中文通用嵌入的基准，包括预训练、对比学习和多任务学习的综合训练方法。使用定制的算法模型和wudao数据集，FlagEmbedding采用RetroMAE的MAE-style...