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...
大模型在处理文本输入时,遵循Text -> Tokens -> Token IDs -> Embeddings处理过程,而Embeddings是 LLM 理解输入上下文语义的秘诀。此外,有许多不同的技术可以创建Token和Embedding,这对模型的工作方式有很大影响。 希望可以加深大家对大语言模型的理解。 点击上方小卡片关注我 支持最新ChatGPT4.1/Sora/Claude/Grok等模...
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...
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) ...
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...
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...
【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,...
【LLM】简答理解嵌入(Embedding)概念及其使用场景应用 【摘要】 机器学习领域,嵌入概念的理解及其应用场景的介绍 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,...