一、前言在探索大语言模型(LLM)应用的新架构时,知名投资公司 Andreessen Horowitz 提出了一个观点:向量数据库是预处理流程中系统层面上最关键的部分。它能够高效地存储、比较和检索高达数十亿个嵌入(也就是向…
0.摘要 1.介绍 2.准备工作 3.LLM增强文本嵌入 3.1 数据合成 3.2 数据标注 历经半年左右,笔者参与的综述终于新鲜出炉,较为开创性地系统总结了LLM和Embedding的各种交互方式,最近将分几期进行简要介绍,更多细节欢迎阅读Arxiv论文! 本期为第一篇,简要介绍本论文的主要思想和其中的LLM增强数据部分 论文题目:When Text...
CREATETEMPORARYTABLEitem_fea_embedding_debug_v1_dh ( item_idbigint,review_text string )WITH('connector'='datahub','subId'='1747297545688WFPX0','endPoint'='http://dh-cn-beijing.aliyuncs.com','project'='fs_test','topic'='feature_store_llm_embedding_test_v1','accessId'='xxx','accessKe...
Chunk#0在构建与LLM相关的应用时,分块(chunking)是将大段文本分解为较小段的过程 当我们使用LLM嵌入内容时,chunking是一项帮助优化向量数据库返回内容相关性的基本技术 在这篇博文中,我们将探讨它是否以及如何帮助提高LLM相关应用的效率和准确性 往向量数据库中索引的任何内容都需要首先向量化(称为嵌入,embedding) Chu...
q_reps= self.encode(query)#两个encoder分别求embedding,这是模型叫Bi双塔的原因p_reps =self.encode(passage)ifself.training:ifself.negatives_cross_deviceandself.use_inbatch_neg: q_reps=self._dist_gather_tensor(q_reps) p_reps=self._dist_gather_tensor(p_reps) ...
【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 嵌入在自然语言处理领域有着广泛的应用,如文本分类、情感分析、机器翻译等。 2.LLM 嵌入的实现方法 LLM 嵌入的实现方法主要分为两类:一类是基于神经网络的嵌入方法,另一类是基于矩阵分解的嵌入方法。 (1)基于神经网络的嵌入方法:这类方法通过构建深度神经网络模型来学习文本的表示。其中,最著名的模型是 Word2...
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...
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、...
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?