方向:LLM, Text Embedding 0.摘要 在深度学习时代,文本嵌入已经成为自然语言处理(NLP)的基础技术,推动了大量下游任务的进步。虽然许多自然语言理解的挑战现在可以使用生成范式来建模,并利用大型语言模型(LLM)的强大生成和理解能力来实现,但许多实际应用——如语义匹配、聚类和信息检索——仍然依赖于文本嵌入来提高效率和...
这使得模型在处理文本时能够考虑到词义和词位的综合效应,从而更好地理解和生成自然语言。这种嵌入向量序列随后被用作神经网络的输入,网络通过这些向量学习如何最好地执行各种语言任务,如文本生成、翻译、摘要等。 总的来说,这个过程允许模型不仅仅理解单个词或标记的意义,而且理解它们在具体上下文中的位置和作用,从而提...
LM编码:是把标题、类别、品牌、价格、关键词和属性给了一个prompt之后进行编码,然后做avg pooling作为item的embedding。 3.模型:文章这里是又train了一个模型,简单说就是一个双塔模型来获取user embedding和item embedding,输入是用户序列,中间一刀切,一半在user塔,一半在item塔。loss就是infonce。 其中每个塔都是一个...
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...
最近真是开了眼界,竟然有人用LLM(大型语言模型)来做Embedding!😲 在语言下游任务和应用中,Text Embedding 可是至关重要的一环。不过,通常这个过程中黑盒操作比较多,解释性不强。但在一些领域,比如神经科学,解释性又非常重要。于是,有人提出了一个叫(QA-Emb)的方法。简单来说,就是先用一个预先训练好的自回归...
在LLM中,Tokenizer和Embedding是文本处理的两个连续步骤: Tokenizer负责将文本分割为Token,并将这些Token映射为离散的整数ID。 Embedding则将这些整数ID进一步转化为稠密的向量表示,以便模型能够进行深度学习和优化。 它们的关系可以简单总结为:Tokenizer将语言中的离散符号表示成模型可以识别的离散ID,而Embedding则将这些离散...
计算两个embedding之间的cosin相似度: defcosine_similarity(vec1, vec2):"""Calculate the cosine similarity between two vectors."""dot_product=np.dot(vec1, vec2) norm_vec1=np.linalg.norm(vec1) norm_vec2=np.linalg.norm(vec2)returndot_product / (norm_vec1 * norm_vec2) ...
利用LLM生成的提示-响应对进行训练:Conan-embedding模型还发现,大型语言模型(LLM)生成的提示-响应对可以用于嵌入训练,这有助于提升模型处理文本的能力。 阿里GTE系列 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...
LLM+Embedding,为何强? 尽管LLM(大型语言模型)在自然语言处理和文本生成任务中表现出色,但embedding模型仍然有其独特的价值和必要性。以下是一些主要原因: 1️⃣ 语义表示和特征抽取:Embedding模型(如Word2Vec、GloVe)能够将单词、短语或文档映射到连续的向量空间中,提供更紧凑和语义丰富的表示。这些嵌入可以用于文本...