仅需两步即可在本地私有化部署使用 Dmeta-Embedding 模型,首先拉取模型到本地: ollama pull shaw/dmeta-embedding-zh 然后即可调用本地 embedding api 接口获取向量: curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{"model": "shaw/dmeta-embedding-zh","prompt": "天空是灰色的"}' 结语 后续我们将不...
语义向量模型(Embedding Model)被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域,将自然形式的数据样本(如语言、代码、图片、音视频)转化为向量(即连续的数字序列),并用向量间的“距离”衡量数据样本之间的“相关性” 。 2. 大模型时代,帮助缓解幻觉问题、长期记忆挑战等的必要技术 - 与时俱进获取知识 只能基于模型训练...
这时我们就可以调用 DMeta Embedding 模型了,我们这里同时给出“local”和“api”两种不同方式的 Python 代码实现: hf_model_path = "DMetaSoul/Dmeta-embedding-zh" api_mode_name = "DMetaSoul/Dmeta-embedding" model_kwargs = {'device': 'cuda'} ...
【新智元导读】智源大模型技术版图再填一员——BAAI General Embedding,中英文测评全面超过OpenAI、Meta等。 语义向量模型(Embedding Model)已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。 在大模型时代,它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。然而,当前中文世界的...
智源大模型技术版图再填一员——BAAI General Embedding,中英文测评全面超过OpenAI、Meta等。 语义向量模型(Embedding Model)已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。 在大模型时代,它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。然而,当前中文世界的高质量语义向量...
标准的位置编码方法都是基于Token位置来计算,例如Relative PE方法。为了能够解决该问题,本文作者提出了上下文位置编码(Contextual Position Encoding, CoPE)方法。 具体来说:CoPE 首先使用上下文向量来确定要计数的Token。具体来说,将当前Token作为请求向量,并使用其Key向量为每个先前Token计算一个门值(Gate Value)。然后...
【新智元导读】智源大模型技术版图再填一员——BAAI General Embedding,中英文测评全面超过OpenAI、Meta等。 语义向量模型(Embedding Model)已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。 在大模型时代,它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。然而,当前中文世界的...
仅需两步即可在本地私有化部署使用 Dmeta-Embedding 模型,首先拉取模型到本地: ollama pull shaw/dmeta-embedding-zh 然后即可调用本地 embedding api 接口获取向量: curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{ "model": "shaw/dmeta-embedding-zh", "prompt": "天空是灰色的" }' 结语 后续我们...
ImageBind还可以提供一种丰富的方式来探索记忆——使用文本、音频和图像的组合来搜索图片、视频、音频文件或文本消息。 在典型的AI系统中,每个不同的模态都有一个特定的嵌入(embedding:即能够在机器学习中表示数据及其关系的数字向量)。ImageBind表明,可以创建跨多种模态的联合嵌入空间(),而无需对包含每种模态不同组...
在引擎盖下,轻量级编码器将任何提示实时转换为嵌入向量(embedding vector),然后将信息源组合在一个预测分割掩码的轻量级解码器中。在计算图像嵌入后,SAM 50毫秒内就能根据网络浏览器中的任何提示生成一个切割好的图像。 论文中称,SAM能根据输入提示为图像中所有对象生成高质量的对象掩码(mask),用于训练SAM的SA-1B图像...