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…
研究者指出:“广泛的自回归预训练让大语言模型(LLM)能够获取到优质的文本表示,并且仅需少量进一步优化就可以将其转换成高效的特征嵌入模型。” 从他们的研究结果表明,大语言模型应当能以极低的成本生成适合进一步优化特征嵌入模型所需的训练数据。这一点对于未来大语言模型应用可能具有重要意义,它使得各种组织能够为他们...
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(p_reps, dim=-1)returnp_reps.contiguous()
1)利用LLM生成文本embedding任务合成数据集:利用专有的大型语言模型(LLM)生成近100种语言的数十万个文本嵌入任务的多样化合成数据。 2)对比损失微调:使用标准对比损失对开源的decoder-only LLM进行微调。 该方法特点总结如下: 1)充分挖掘了大模型生成数据多样性还不错的特点,利用这个特点,可以利用LLM生成多样性比较好、...
要想RAG好,embedding和reranker必须给力!目前市面上流行的embedding和reranker使用的都是通用预料训练,并未针对安全这个细分领域定制,所以有必要使用安全领域的预料微调一下!目前所有的预料中,获取成本比较低、并且不需要专门投入人力标注的有两种: 网上各种安全论坛的博客、各大热门产品的漏洞说明等 ...
核心二:embedding及向量化存储 核心点三:LLM总结 通过embedding向量化文本后可根据需要召回TopK的chunk文档,并按照类似如下的prompt template灌给大模型进行总结。 代码语言:txt 复制 """ 已知信息:{context} 根据上述已知信息,简洁和专业的来回答用户的问题。如果无法从中得到答案,请说 “根据已知信息无法回答该问题” ...
向量数据库一般基于嵌入模型(Embedding Models)将文本向量化,从而来完成推理。前面提到Google发布的BERT模型和OpenAI发布的GPT模型都能提供嵌入(Embedding)计算的能力,但一般BERT系列模型相对于GPT系列模型会“小”很多,这体现在参数数量和磁盘占用上,可以说是“小模型”和“大模型”之分,在做向量计算时该如何选择呢?简单...
此时我们的Embedding技术就登场了!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,可以在LLM模型之外,引入外部缓存(embeding到文档的索引)。这样,我们在与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。
数据、模型、预训练和微调中，数据和模型比较通俗易懂理解，这是llm型生成式人工智能的出发点。换言之，没有数据和模型也谈不上预训练和微调。后面二个则是llm型生成式人工智能的重点。llm型生成式人工智能预训练方式虽然各有不同，但其核心还是存在二个关键词就是embedding和prompt，prompt是一种基于自然语言生成...
换言之,没有数据和模型也谈不上预训练和微调。后面二个则是LLM型生成式人工智能的重点。LLM型生成式人工智能预训练方式虽然各有不同,但其核心还是存在二个关键词就是Embedding和Prompt,Prompt是一种基于自然语言生成模型的输入提示机制,可以在一定程度上指导模型的生成结果。通过Prompt,我们可以给模型提供一些提示、...