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...
而稠密检索可以从语义层面找到与用户Query相关的文档片段,文本表征(Text Embedding)模型也就成为除大模型外的研究内容。 但也许有一些人存在疑惑,为了不用大模型作为文本表征模型呢?前两天就在知乎上刷到了这个问题,见: 为什么有了llm仍然需要embedding模型?269 赞同 · 8 评论回答 今天分享一篇前几天刚刚刷了MTEB-...
目前,LLM用作text embedding有三个方向: 1. 基于LLM构建合成数据 2. 基于prompt工程 3. 更改模型架构 今天基于这三个方向,总结一下最近的4篇论文。 Improving Text Embeddings with Large Language Models [2401.00368] Improving Text Embeddings with Large Language Models (arxiv.org)arxiv.org/abs/2401....
结论2:利用LLM训练Embedding模型可以非常高效。 与现有多阶段方法相比,其只需要少于1000次的训练步骤就可以拿到比较好的效果,而现有方法可能要先利用大量数据做自监督训练,然后再使用有监督数据训练,效率不高。结论3:本文利用LLM做embedding是一个突破,但产业界还不太适用。 本文首次探索LLM做embedding,效果还不错,但模...
论文还看到了使用e5-unsupervised-base的配置的最终分数略有提高。论文注意到，将微调步骤调整到在论文数据上预训练的e5-unsupervised-base模型可能影响了这些结果。论文标题：Arctic-Embed: Scalable， Efficient， and Accurate Text Embedding Models 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.05374 #深度好文计划# ...
text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=512 outputs = model(**inputs) embeddings = outputs.last_hidden_state[:, 0, :].detach().numpy() return embeddings # 插入数据 def setData(collection, embedding=None): ...
当文本通过嵌入模型时,会生成一个包含对应嵌入的向量。以下是来自开源嵌入模型 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 和 OpenAI 的 text-embedding-3-small 模型的嵌入示例: 复制 # 开源嵌入模型示例 from sentence_transformersimportSentenceTransformer model=SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')sentences=["This...
为什么Embedding在AI中如此重要? 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,我们可以在与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。 如何将Embedding与LLM结合? 我们可以利用Embedding,在和LLM交互时,仅包含相关的文本内容。具体操作方法...
LLMs之EmbeddingModel:《Conan-embedding: General Text Embedding with More and Better Negative Samples》翻译与解读 导读:这篇论文介绍了Conan-embedding模型,采用了一种基于对比学习的训练方法,并且在标准对比学习流程的基础上,增加了更多和更高质量的负样本,以提升模型的性能。Conan-embedding旨在通过最大化负样本的...
下面是来自开源嵌入模型 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 以及 OpenAI 模型 text-embedding-3-small 的示例。from sentence_transformers import SentenceTransformersentences = ["Apple is a fruit", "Car is a vehicle"]model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')embeddings = ...