以下是大模型的几种类别对比:LLM、Text Embedding、Rerank、Speech to Text、TTS。 LLM(大语言模型) 定义:通过在大规模文本数据上进行预训练,学习语言的规律和模式,获得通用语言理解能力和生成能力的模型。 特点: 参数量大,计算资源需求高。 具有强大的语言理解能力和生成能力。 应用场景: 文本生成:生成连贯的段落...
2、reranker微调,这里以beg的reranker为例:https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/examples/reranker/README.md ;训练样本的格式和embedding是一样的,但是也要先对训练样本的格式做转换: def__getitem__(self, item) ->List[BatchEncoding]:#获取当前数据项的 query 和正样本query = self....
xinference launch --model-name chatglm3 --size-in-billions 6 --model-format pytorch --quantization 8-bit # 部署 bge-large-zh embedding xinference launch --model-name bge-large-zh --model-type embedding # 部署 bge-reranker-large rerank xinference launch --model-name bge-reranker-large...
什么是文档 Embedding Embedding 的过程:采用 BERT 等语义模型,根据文档的语义信息,将其 encoder 为一个向量; Embedding 的目的:将所有文档都映射到同一个可以计算的空间,使文档间具有可比性; 向量的存储:将文档Embedding成向量后,可以存储到向量数据库,如 Facebook 的Faiss向量库,国内开源的 Milvus向量库。
xinference launch --model-name bge-reranker-large --model-type rerank 当然,也可直接使用Xinference_Web界面,进行可视化的注册与模型部署。 没有报错,就是启动成功了。 embedding xinference 日志如下: (xinference) root@iv-yd6liscphccva4fe8bqt:~# xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9999 ...
embedding性能: OpenAI:展示顶级性能,尤其是CohereRerank(0.926966命中率,0.86573 MRR)和bge-reranker-large(0.910112命中率,0.8 55805 MRR),表明与重排序工具有很强的兼容性。 bge-large:使用重排序时效果显著改进,CohereRerank的结果最好(0.876404命中率,0.822753 MRR)。
建立索引：首先要清洗和提取原始数据，将PDF、Docx等不同格式的文件解析为纯文本数据；然后将文本数据分割成更小的片段（chunk）；最后将这些片段经过嵌入模型转换成向量数据（此过程叫做embedding），并将原始语料块和嵌入向量以键值对形式存储到向量数据库中，以便进行后续快速且频繁的搜索。 检索生成：系统会获取到...
检索:在实际应用中,尽管当前基于Embedding模型的向量技术对语义检索能力有更好的支撑与提升,但诸如索引块的大小、Embedding 算法、原始的“脏”知识等都可能导致检索结果质量不高。 大模型自身的生成能力 检索产生的相关知识形成的上下文最后需要LLM来理解并生成,所以LLM的生成能力无疑是最重要的另外一个环节。
向量存储本质上是专门设计用于高效存储和管理向量的数据库，这些向量是由文本Embedding模型（例如OpenAI的text-embedding API）生成的高维数组。在OpenIM Bot中，向量存储在增强LLM的能力方面发挥了关键作用。以下是详细的过程：向量生成：每当与OpenIM相关的新内容引入或现有内容更新时，我们使用文本Embedding模型将这些文本...
map_rerank: 这种一般不会用在总结的 chain 上,而是会用在问答的 chain 上,他其实是一种搜索答案的匹配方式。首先你要给出一个问题,他会根据问题给每个 document 计算一个这个 document 能回答这个问题的概率分数,然后找到分数最高的那个 document ,在通过把这个 document 转化为问题的 prompt 的一部分(问题+doc...