三、什么是向量嵌入(Vector Embedding)? 向量嵌入,简称“嵌入”,是将通常无法直接量化的数据对象转化为数字向量形式。这些嵌入能够在一个更紧凑的格式中捕捉到原始数据的本质属性和相互关系,它们在机器学习领域有着广泛应用。 举个例子,一个包含数百万像素点的图像,每个像素点都有其独特颜色、色调和对比度,其向量嵌入可能只包含几百或几千个数值
嵌入(Embedding)是一种将字符、单词或符号映射到一组数字的方法。这些数字不是随意选择的,而是通过训练模型学习得到的。 {【贴主补充】:Embedding向量不仅仅是对字符、单词或符号进行简单编号或标识,而是通过特征抽象和编码,在尽量保持物体间相似性的前提下,将物体映射到一个高维特征空间中。嵌入向量能够捕捉到物体之间...
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...
计算embedding之间的距离: defcalculate_cosine_distances(sentences): distances=[]foriinrange(len(sentences) - 1): embedding_current= sentences[i]['combined_sentence_embedding'] embedding_next= sentences[i + 1]['combined_sentence_embedding']#Calculate cosine similaritysimilarity =cosine_similarity(embeddi...
【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,...
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...
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,
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...
在大型语言模型(LLM)中,嵌入层(Embedding Layer)是一个核心组件,承担着将离散的文本数据转化为模型可以处理的连续数值向量的任务。本文将详细介绍嵌入层的定义、工作原理及其在 LLM 中的重要性。 一、嵌入层的定义 嵌入层是神经网络中一个特殊的层,用于将离散的输入数据(如单词、字符或标记)映射到连续的向量空间中...
接下来,本文将重点介绍在 MTEB 基准测试中表现突出的几个典型语义嵌入模型,包括 E5-mistral-7b-instruct[10] 混合真实与 LLM 合成数据进行微调、SFR-Embedding-Mistral[11] 采用改进的难负样本进行多任务微调的方法,以及 Gecko[12] 采用两步蒸馏法将LLM知识融入检索器的技...