Just below that section replace the following: # support checkpoint without position_ids (invalid checkpoint) if "text_model.embeddings.position_ids" not in text_model_dict: text_model_dict["text_model.embeddings.position_ids"] = torch.arange(77).unsqueeze(0) # 77 is the max length of the...
hidden_states = self.embeddings(input_ids=input_ids, position_ids=position_ids) 这里position_ids为None,进入到CLIPTextEmbeddings的forward函数中 seq_length = input_ids.shape[-1] if input_ids is not None else inputs_embeds.shape[-2] = 77 input_ids = tensor([[49406, 518, 26222, 3574, 53...
%/text_model/embeddings/Slice_output_0 = Slice(%text_model.embeddings.position_ids, %/text_model/embeddings/Constant_1_output_0, %/text_model/embeddings/Unsqueeze_output_0, %/text_model/embeddings/Constant_3_output_0, %/text_model/embeddings/Constant_4_output_0) %/text_model/embeddings/toke...
raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ControlLDM: Unexpected key(s) in state_dict: "cond_stage_model.transformer.text_model.embeddings.position_ids"....
代码:embeddings-benchmark/mteb :大规模文本嵌入评估 中文文本嵌入评估:CMTEB 向量的检索 向量搜索库 Approximate Nearest Neighbor(ANN)是一种用于在大规模数据集中寻找最近邻居的算法。其目标是在尽可能短的时间内找到与给定查询点最近的数据点,但不一定是确切的最近邻。为了达到这个目标,ANN使用了一些启发式方法,例...
combining word embeddings using the SapBERT model on regulatory documents. These embeddings are put through a critical hierarchical agglomerative clustering step, and the clusters are organized through a custom data structure. Each cluster is summarized using the bart-large-cnn-samsum model, and each ...
如果用词,提前分好词,词之间用空格隔开,python run.py --model TextCNN --word True 使用预训练词向量:utils.py的main函数可以提取词表对应的预训练词向量。 实验效果 机器:一块2080Ti , 训练时间:30分钟。 原始的bert效果就很好了,把bert当作embedding层送入其它模型,效果反而降了,之后会尝试长文本的效果对比...
如果用词,提前分好词,词之间用空格隔开,python run.py --model TextCNN --word True 使用预训练词向量:utils.py的main函数可以提取词表对应的预训练词向量。 实验效果 机器:一块2080Ti , 训练时间:30分钟。 原始的bert效果就很好了,把bert当作embedding层送入其它模型,效果反而降了,之后会尝试长文本的效果对比...
embeddings_2 = model.encode(sentences_2, normalize_embeddings=True) similarity = embeddings_1 @ embeddings_2.T print(similarity) 当然,更进一步的可以根据自己场景进行微调。 三、属性选择及属性排序 属性识别及属性排序是从用户提出的问题中识别出与知识库中相关的属性,并根据某些标准对这些属性进行排序。这两...
",\"pooling_method\":\"MEAN\",\"normalize_result\":false},\"load_model\":true,\"model_node_ids\":[\"modelNodeIds\"]}"; private final FunctionName functionName = FunctionName.LINEAR_REGRESSION; private final String modelName = "modelName"; private final String version = "version"; Ex...