所谓Dense Embedding,是指向量的维度未必很高,但每个维度都有数字表征为某种权重。而Sparse Embedding是指向量的大多数维度都是零,只有个别维度有值,整体向量的维度可以很高。例如下边2个例子,上边的是Dense Embedding,下边的是Sparse Embedding,由于大多数维度没有值,因此可以采用 (位置,值)的形式表达向量中每个
结合上面的例子的计算过程,dense embedding 就是要求输入必须为onehot,sparse embedding 不需要. 那么在扩大一点,NN[神经网络]中的dense和sparse是什么意思? dense和sparse描述的是该层hidden layer和前后层的网络连接情况,如果hidden layer 和前一层以及后一层参数连接多,我们就说他是dense layer,比如全连接层(fc),...
结合上面的例子的计算过程,dense embedding 就是要求输入必须为onehot,sparse embedding 不需要. 那么在扩大一点,NN[神经网络]中的dense和sparse是什么意思? dense和sparse描述的是该层hidden layer和前后层的网络连接情况,如果hidden layer 和前一层以及后一层参数连接多,我们就说他是dense layer,比如全连接层(fc),...
NN[神经⽹络]中embedding的dense和sparse是什么意思？ dense 表⽰稠密，在embedding中的dense时： 假设我们有这样⼀个句⼦： “北京是北京”，我们将其数值化表⽰为： dense embedding，需要你讲它转换成onehot表⽰：假设embedding对输出size=3,也就是hidden层的size=3*3;eg: 那么de...
NN[神经网络]中embedding的dense和sparse是什么意思? dense 表示稠密,在embedding中的dense时: 假设我们有这样一个句子: “北京是北京”,我们将其数值化表示为: dense embedding,需要你讲它转换成onehot表示: 假设embedding对输出size=3,也就是hidden层的size=3*3; ...
近期,Zilliz 与智源研究院达成合作,将多种 BGE(BAAI General Embedding) 开源模型与开源向量数据库 Milvus 集成。得益于 Milvus 2.4 最新推出的 Sparse Vector(稀疏向量)和 Multi-vector(多向量)支持,开发者获得了多种选择,不仅有业界广泛采用的 Dense Embedding(稠密向量模型),还能使用 BGE 最新推出的 Sparse Embedd...
传统的DenseEmbedding和向量召回方案存在局限性，而SparseVector和Reranker的引入可以有效提升RAG的问答质量。目前，业界主要采用两种方案来提升RAG问答质量：一是使用SparseVector和DenseVector进行双路召回，结合两种向量的优势，提供更全面的信息；二是采用Cross-Encoder Reranker作为第二阶段的精排，先进行粗排...
然而，传统的DenseEmbedding和向量召回方案存在局限性，影响了RAG质量。目前，业界普遍采用两种方案提升RAG问答质量：方案一：使用SparseVector配合DenseVector进行双路召回。SparseVector能捕捉特定关键词，而DenseVector能有效抓住文本的语义信息。结合两种向量召回结果，可获得更丰富、全面的信息，提高RAG效果。方案...
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常规的Bert预训练采用了将输入文本随机Mask再输出完整文本这种自监督式的任务,RetroMAE采用一种巧妙的方式提高了Embedding的表征能力,具体操作是:将低掩码率的的文本A输入到Encoder种得到Embedding向量,将该Embedding向量与高掩码率的文本A输入到浅层的Decoder向量中,输出完整文本。这种预训练方式迫使Encoder生成强大的Embeddi...