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...
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...
从上述可以看到,Embedding层从32000扩展为了40114,而且前32000个token的Embedding是没有发生变化的,只有新增的token是随机初始化的。 均值扩充 新增token的Embedding用原来token的Embedding的均值来表示,比如比如“你好”在原来的词表里为“你”:[-0.0396, -0.0217, -0.0092, ..., -0.0032, -0.0103, 0.0068];“好”...
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...
1、setence转embedding的方法:这里提供了两种方式,求平均和取第一个cls token的embedding代表整个句子的embedding; defsentence_embedding(self, hidden_state, mask):ifself.sentence_pooling_method =='mean': s= torch.sum(hidden_state * mask.unsqueeze(-1).float(), dim=1) ...
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...
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...
【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,...
受限于其深度学习模型本身的token最大长度,市面上当前可用的LLM产品接口几乎都无法直接处理长文档(例如,中长篇小说)。本文介绍了工程上使用Embeding技术,引入外部存储,解决这一问题的一般思路,希望可以带来一些启发。 【内容首发于公众号:Hobbes View】 一、什么是Embedding?
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...