embedding专题

【生成模型系列（初级）】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节：嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”，它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式，即向量。正如翻译机将一种语言

【AIGC】Transformer模型：Postion Embedding概述、应用场景和实现方式的详细介绍。

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深入RAG优化：BGE词嵌入全解析与Landmark Embedding新突破

前面已经写过一篇关于Embedding选型的文章，《如何高效选择RAG的中文Embedding模型？揭秘最佳实践与关键标准！》，主要介绍通过开源网站的下载量和测评效果选择Embedding模型。一、Embedding选型建议与结果选型建议： 1、大部分模型的序列长度是 512 tokens。8192 可尝试 tao-8k，1024 可尝试 stella。 2、在专业数据领域上，嵌入

关于NLP的word Embedding

Embedding在数学上表示一个maping, f: X -> Y，也就是一个function，其中该函数是injective（就是我们所说的单射函数，每个Y只有唯一的X对应，反之亦然）和structure-preserving (结构保存，比如在X所属的空间上X1 < X2,那么映射后在Y所属空间上同理 Y1 < Y2)。那么对于word embedding，就是将单词word映射到另外

点击率预测模型Embedding层的学习和训练

导读：本文将简要介绍推荐模型的发展历史，现状，和下一步的研究趋势。并重点介绍针对embedding数据的模型训练及优化。主要包含以下几大部分内容： CTR预测模型（CTR Models）连续值处理（Continuous Feature）交叉特征建模（Interaction Modelling）大Embedding模型训练（Distributed Training）总结和展望 01 CTR预

关于Embedding的两种实现方式

目录言简意赅方式一方式二以DNN为例两种方式全部demo代码言简意赅假设现在有一段话：“我爱你中国”，在训练入模的时候，常用的方法分别有：onehot、embedding、hash，如果词表很大、特征很多，那么onehot之后会极其稀疏，hash也会有一定的hash冲突，所以这其中emb是最常用的方法。我们希望，通过一个向量去表征每一个词，以“我爱你中国”为例，将其映射成为一

初识 Embedding，为何大家都基于它搭建私人智能客服？

随着 AI 技术的发展，大家在日常使用过程中经常会碰到一些目前 GPT4 也无法解决的问题：无法获取个人私有数据信息，进行智能问答无法获取最新信息，LLM 模型训练都是都是有截止日期的无法定制化私有的专属模型，从而在某个领域内取得更好效果基于以上问题 OpenAI 官方提供了两种不同私有化模型定制方式：Fine-Tuning（微调）、Embedding（嵌入）。一、Fine-Tunin

GNN-节点向量(Node Embedding)的表征学习-发展：随机游走/一阶二阶相似度(静态表征)【直接学习出各个节点的向量表示】 --＞图卷积(动态表征)【学习节点间聚合函数的参数】

静态表征基于“随机游走”、“Word2vec”的：DeepWalk、Node2vec、Metapath2vec；基于“一阶相似度”、“二阶相似度”的：LINE、SDNE；动态表征（GCN、GraphSAGE、GAT）【训练聚合函数的参数】

词向量 Word Embedding one hot

转载地址：点击打开链接词向量，英文名叫Word Embedding，按照字面意思，应该是词嵌入。说到词向量，不少读者应该会立马想到Google出品的Word2Vec，大牌效应就是不一样。另外，用Keras之类的框架还有一个Embedding层，也说是将词ID映射为向量。由于先入为主的意识，大家可能就会将词向量跟Word2Vec等同起来，而反过来问“Embedding是哪种词向量？”这类问题，尤

Transformer模型中的位置编码（Position Embedding）详解

下面我将为您详细解释关于“Transformer模型中的位置编码（Position Embedding）”。我们将从基础概念入手，逐步深入到具体实现，并通过示例代码来帮助理解。目录介绍Transformer简介为什么需要位置编码？位置编码详解实现位置编码示例与应用总结 1. 介绍在自然语言处理领域，Transformer模型因其高效并行处理的能力而成为深度学习领域的里程碑之一。它

我们知道，向量数据库是指用来在进行LLM问答时进行上下文检索的，一个好的向量数据库应该可以将LLM所需的信息提取出来精准匹配，但是由于算法的缺点，embedding数据库通过LLM的向量匹配是比较困难进行提取的，各种各样的距离算法也是效果各不相同，因此后面出现了各式各样的多次RAG来提高准确度，在实际应用场景中，还是有很多需要精度而对时间要求不那么高的场景的。因为，探究RAG的原理及其背后技术成为

tf.nn.embedding_lookup()用法

embedding_lookup( )的用法关于tensorflow中embedding_lookup( )的用法，在Udacity的word2vec会涉及到，本文将通俗的进行解释。首先看一段网上的简单代码： #!/usr/bin/env/python# coding=utf-8import tensorflow as tfimport numpy as npinput_ids =

使用xinference部署自定义embedding模型（docker）

使用xinference部署自定义embedding模型（docker）说明：首次发表日期：2024-08-27官方文档： https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/index.html 使用docker部署xinference FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:23.10-py3# Keeps Python fr

【python】Gpt-embedding文本建模

要使用Gpt-embedding计算两组在不同主题下的相似度，可以按照以下步骤进行： 1. 准备数据收集公司文档 D c D_c Dc 和政府文档 D g D_g Dg。 2. 定义主题和关键词设定主题集合 T = { t 1 , t 2 , … , t n } T = \{t_1, t_2, \ldots, t_n\} T={t1,t2,…,tn} 和对应的关键词集合

GPT微调和嵌入哪个好，大模型微调和嵌入有什么区别？微调（fine-tuning），嵌入（embedding）的用法！

GPT擅长回答问题，但是只能回答它以前被训练过的问题，如果是没有训练过的数据，比如一些私有数据或者最新的数据该怎么办呢？这种情况下通常有两种办法，一种是微调（fine-tuning），一种是嵌入（embedding）。现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好，它的Cookbook（http://github.com/openai/ope

Transformer模型：Position Embedding实现

在自然语言处理（NLP）中，Transformer 模型是一个非常重要的里程碑，它通过自注意力（self-attention）机制极大地提高了处理序列数据的能力。在 Transformer 模型中，词嵌入（Word Embedding）是输入层的关键部分，负责将离散的单词转换成连续的向量表示，以便模型能够理解和处理。然而，您提到的“Postin Embedding”可能是一个笔误，通常我们讨论的是

大模型入门到精通——使用Embedding API及搭建本地知识库(一)

使用Embedding API及搭建本地知识库 1. 基于智谱AI调用Embedding API实现词向量编码首先，生成.env 文件，填写好智谱AI的API-key 参考：大模型入门到实战——基于智谱API key 调用大模型文本生成读取本地/项目的环境变量。 find_dotenv() 寻找并定位 .env 文件的路径 load_dotenv() 读取该 .env 文

AIGC深度学习教程：Transformer模型中的Position Embedding实现与应用

在进入深度学习领域时，Transformer模型几乎是绕不开的话题，而其中的Position Embedding更是关键。对于刚入门的朋友，这篇教程将带你深入了解Position Embedding是什么、它如何在Transformer中运作，以及它在不同领域中的实际应用。什么是Position Embedding？ Position Embedding是Transformer模

第TR6周：Transformer 实现文本分类 - Embedding版

本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊任务： ●在《第TR5周：Transformer实战：文本分类》代码基础上，将嵌入方式改为Embedding嵌入 ●理解文中代码逻辑并成功运行 ●根据自己的理解对代码进行调优，使验证集准确率达到79% 一、准备工作环境配置这是一个使用PyTorch实现的简单文本分类实战案例。 import torch,torc

通过 OpenAI Embedding 接口计算相似度

上代码 from openai import OpenAIimport numpy as npclient = OpenAI(base_url="https://api.ikuaiai.com/v1", # 这里是一个中转base_url 国内可用api_key='你的key',timeout=120)def get_embedding(text, model="text-embeddin

神经网络算法 - 一文搞懂Embedding（嵌入）

本文将从Embedding的本质、Embedding的原理、Embedding的应用三个方面，带您一文搞懂Embedding（嵌入） “Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”，但在机器学习和自然语言处理的上下文中，我们更倾向于将其理解为一种“向量化”或“向量表示”的技术，这有助于更准确地描述其在这些领域中的应用和作用。 1. 机器学习中的Embedding 原理：将离散数据映

chatGPT的Embedding最佳实践：拥有自己的AI客服

越来越多的人都知道AI的重要性，在自己的运营渠道里面想加入自己的AI机器人，比如公众号、小程序等等。下面介绍一种不需要你懂代码即可实现的方法。一、注册账号登录网址 FELH AI，注册账号后登录。二、自定义一个AI角色点击左下角菜单中的【自定义AI角色】，新建一个属于自己的AI。头像：在发布到渠道后，用户聊天窗口中AI的头像角色名称：发布到渠道后，用户聊天窗口的标题

人工智能NLP--特征提取之词嵌入(Word Embedding)

一、前言在上篇文章中，笔者详细讲解介绍了人工智能自然语言处理特征提取中的TD-IDF型文本处理方法，那么接下来，笔者将为大家揭晓，目前阶段，在特征提取，也就是文本数据转成数字数据领域内最常用也是最好用的方法–词嵌入（Word Embedding）。二、定义，组成和基本介绍在自然语言处理（NLP）领域，词嵌入（Word Embedding）是一种将词汇映射到向量空间的技术。通过词嵌入，词

Transformer模型中的Position Embedding实现

引言在自然语言处理（NLP）中，Transformer模型自2017年提出以来，已成为许多任务的基础架构，包括机器翻译、文本摘要和问答系统等。Transformer模型的核心之一是其处理序列数据的能力，而Position Embedding在其中扮演了关键角色。什么是Position Embedding 在处理序列数据时，模型需要理解单词在句子中的位置信息。不同于循环神经网络（RNN

私有化文本嵌入（Embedding） + Weaviate

weavaite向量库可以集成第三方托管的模型，这使得开发体验得到了增强，例如 1、将对象直接导入Weaviate，无需手动指定嵌入(Embedding) 2、使用生成式AI模型(LLM)构建集成检索增强生成（RAG）管道同时weaviate也可以与Transformers库无缝集成，允许用户直接在Weaviate数据库中利用兼容的模型。这些集成使开发人员能够轻松构建复杂的人工智能驱动应用

Pytorch如何获取BERT模型最后一层隐藏状态的CLS的embedding？

遇到问题 BERT模型中最后一层的句子的CLS的embedding怎么获取？来源于阅读 An Interpretability Illusion for BERT这篇论文 We began by creating embeddings for the 624,712 sentences in our four datasets. To do this, we used the BERT-b