不同鉴权方式,调用方式不同,使用Header、Query参数不同,详见本文请求说明。开发者可以选择以下任一种方式进行鉴权。 访问凭证access_token鉴权 基于安全认证AK/SK进行签名计算鉴权 请求说明 基本信息 请求地址: https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/embeddings/m3e_base 请求方式: POST ...
"m3e base"不是一个我所熟悉的特定工具或库,因此我不能提供一个直接相关的案例。然而,我可以提供一个文本向量化的通用案例,使用常见的自然语言处理(NLP)库,例如Python的gensim或transformers。 案例:使用gensim的Word2Vec进行文本向量化 步骤1:准备数据 首先,我们需要一个文本数据集。例如,我们可以使用一个简单的句子...
在一个操作系统环境中,建议线程跑在线程模式下使用进程栈,内核和异常程序使用主栈。 默认的,线程模式下使用主栈,为了切换在线程模式的栈指针位进程栈指针,使用MSR指令设置有效栈指针位为1。 当改变了栈指针,软件必须迅速使用ISB指令在MSR指令后,它确保在ISB指令后执行的指令使用新的栈指针。 Cortex-M3处理器支持中...
评估代码准备阶段,M3E 使用 MTEB BenchMark 中的数据格式对收集到的评测数据进行整理和代码设置,形成了 MTEB-zh 评测脚本,通过和 MTEB 相同的方式,就可以对中文嵌入模型进行一键评估。M3E 团队在第一期对 text-embedding-ada-002、text2vec、M3E-small 和 M3E-base 进行了详细的评估和分析。 模型发布阶段,M3E...
1、Chat模式: Chat模式是OpenAI API的一种使用方式,旨在支持对话式的人机交互。在Chat模式下,您可以通过向API发送一系列的用户消息来与模型进行交互,模型将逐条回复每个消息。这种交互式的方式使得您可以与模型进行对话,提出问题、请求解释、寻求建议等。
https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base M3E Models 是使用千万级 (2200w+) 的中文句对数据集进行训练的 Embedding 模型,在文本分类和文本检索的任务上都超越了 openai-ada-002 模型(ChatGPT 官方的模型)。 M3E的数据集,模型,训练脚本,评测框架都开源。
m3e-base 介绍 软件架构 安装教程 使用说明 参与贡献 特技 介绍 {以下是 Gitee 平台说明,您可以替换此简介Gitee 是 OSCHINA 推出的基于 Git 的代码托管平台(同时支持 SVN)。专为开发者提供稳定、高效、安全的云端软件开发协作平台 无论是个人、团队、或是企业,都能够用 Gitee 实现代码托管、项目管理、协作开发。
m3e-base 2 demo 首先导入相关依赖,因为笔者使用的是ChatGLM2-6B未量化版,所以需要至少14G显存的GPU支持 import os import torch os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" from llama_index import VectorStoreIndex, SummaryIndex, SimpleDirectoryReader, ServiceContext, LLMPredictor from llama_index.llms ...
m3e-small | m3e-baseM3E 是 Moka Massive Mixed Embedding 的缩写Moka,此模型由 MokaAI 训练,开源和评测,训练脚本使用 uniem ,评测 BenchMark 使用 MTEB-zh Massive,此模型通过千万级 (2200w+) 的中文句对数据集进行训练 Mixed,此模型支持中英双语的同质文本相似度计算,异质文本检索等功能,未来还会支持代码...