Embeddings

FlagEmbedding

嵌入（embeddings）是将文本表示为连续向量，能够捕捉语义上的相似性，常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。

吉小雨·2024-09-15 23:07

使用Fleet AI Context和LangChain构建高效的文档检索系统

本文将介绍如何利用FleetAIContext提供的高质量embeddings和LangChain框架来构建一个强大的文档检索系统。

afTFODguAKBF·2024-09-14 09:28

2.关于Transformer

关于Transformer模型架构举例输入图像为3x224x224EmbeddedPatches将一张图的多个区域进行卷积，将每个区域转换成多维度向量（多少卷积核就有多少维向量）self.patch_embeddings

安逸sgr·2024-09-03 20:05

Prompt Engineering Concepts

ConceptsTextgenerationmodelsgenerationpre-trainedtransformers,GPTforshort.所以呢，前置知识是TransformerAssistants助手指的是能够为用户执行任务的实体；Embeddings

初梦语雪·2024-08-30 06:59

stable diffusion模型微调实战

stablediffusion模型微调实战embeddings准备训练集网络找图片，10~20张，jpg、png、webp等都可以，放到一个文件夹中文件夹的命名为：repeat_文件名其中：repaeat

weixin_45597589·2024-02-14 22:33

【阅读笔记】Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs-2018

Abstract我们考虑零样本识别问题:仅利用类别的单词嵌入及其与其他类别的关系来学习具有零训练示例的类别的视觉分类器，并提供视觉数据。处理陌生或新类的关键是将从熟悉类中获得的知识转移到陌生类的描述中。在本文中，我们基于最近引入的图卷积网络(GCN)，提出了一种同时使用语义嵌入和类别关系来预测分类器的方法。对于一个已习得的知识图(KG)，我们的方法将每个节点(表示视觉类别)作为输入语义嵌入。经过一

一只瓜皮呀·2024-02-14 11:19

Layers » 嵌入层 Embedding

Docs»Layers»嵌入层EmbeddingEditonGitHub[source]Embeddingkeras.layers.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer

miskid·2024-02-13 18:03

Embeddings: What they are and why they matter

embeddings是什么意思https://simonwillison.net/2023/Oct/23/embeddings/推荐原因：GPT模型的基础是一种叫做embeddings的技术，用来将文本转换成向量

twinkle 222·2024-02-10 03:30

自然语言处理中的embeddings

1.背景自2010年代初以来，嵌入一直是自然语言处理（NLP）的主流热词之一。将信息编码成低维向量表示，在现代机器学习算法中很容易集成，这在NLP的发展中起到了核心作用。嵌入技术最初集中在单词上，但很快就开始将注意力转移到其他形式上：从图结构，如知识库，到其他类型的文本内容，如句子和文档。接下来，我们会从最初的one-hot开始，探索embddings在nlp领域的发展。2.概览在embeddin

一个好梦·2024-02-07 19:21

Transformer实战-系列教程4：Vision Transformer 源码解读2

VisionTransformer源码解读1VisionTransformer源码解读2VisionTransformer源码解读3VisionTransformer源码解读44、Embbeding类------构造函数self.embeddings

机器学习杨卓越·2024-02-06 05:15

stable diffusion学习笔记——文生图（二）

LORA和Embeddings都可以对画面内容进行调整。目前LORA主要用来定义画面特征，如具体的人物，衣物，画风等。Embeddings目前主要用于反面提示词中，用来避免错误的画面表现。

师范大学生·2024-02-04 08:18

Elasticsearch：使用 Gemini、Langchain 和 Elasticsearch 进行问答

本教程演示如何使用GeminiAPI创建embeddings并将其存储在Elasticsearch中。

Elastic 中国社区官方博客·2024-01-27 11:34

使用Tensorflow2.x复现uxnet3D

ResBlock3Dfromtensorflowimportkerasdefuxnet3D(input_shape,num_classes):inputs=keras.Input(shape=input_shape)#out1embeddings

吴天德少侠·2024-01-27 08:36

Dify学习笔记-模型配置(五)

1、接入HuggingFace上的开源模型Dify支持Text-Generation和Embeddings，以下是与之对应的HuggingFace模型类型：Text-Generation：text-generation

有语忆语·2024-01-25 12:21

flair.embeddings 对句子进行向量

importnumpyasnpimportpandasaspdfromgensim.modelsimportKeyedVectorsfromsklearn.clusterimportKMeansfromflair.dataimportSentencefromflair.embeddingsimportWordEmbeddings,FlairEmbeddingsfromflair.embedding

图灵与对话·2024-01-22 19:18

TypeError: zeros(): argument ‘size‘ must be tuple of ints, but found element of type list at pos 2

代码如下embeddings=torch.zeros((len(cdr3s),nfeat,cdr3max),dtype=torch.float32,device=device)出现报错TypeError

luyanpingya·2024-01-22 13:37

【深度学习：Word embeddings 】理解深度学习中的文本表示

【深度学习：Wordembeddings】理解深度学习中的文本表示将文本表示为数字One-hotencodings独热编码使用唯一的数字对每个单词进行编码词嵌入设置下载IMDb数据集配置数据集以提高性能使用嵌入层文本预处理创建分类模型编译和训练模型检索经过训练的单词嵌入并将其保存到磁盘可视化嵌入下一步工作本教程包含单词嵌入的介绍。您将使用简单的Keras模型来训练自己的词嵌入，以执行情感分类任务，

jcfszxc·2024-01-22 10:29

Stable Diffusion中的Embeddings

什么是Embeddings？Embeddings是一种数学技术，它允许我们将复杂的数据（如文本或图像）转换为数值向量。这些向量是高维空间中的点，可以捕捉数据的关键特征和属性。

CCSBRIDGE·2024-01-22 08:20

提升Stable Diffusion中用户提示词质量以改善图像生成结果

以下是一篇面向初学者的指南，旨在帮助用户学会如何提高生成提示词的质量，从而使embeddings更有效地协调StableDiffusion生成符合用户意向的图像。

CCSBRIDGE·2024-01-21 16:26

论文阅读“Cluster Analysis with Deep Embeddings and Contrastive Learning”

SundareswaranR,Herrera-GerenaJ,JustJ,etal.ClusterAnalysiswithDeepEmbeddingsandContrastiveLearning[J].arXivpreprintarXiv:2109.12714,2021.摘要导读本文提出了一种新的端到端的聚类框架，结合基于深度嵌入的聚类中心预测器，以及样本级对比学习进行深度嵌入的图像聚类。这是通过

掉了西红柿皮_Kee·2024-01-21 15:50

快速入门：使用 Gemini Embeddings 和 Elasticsearch 进行向量搜索

Gemini是GoogleDeepMind开发的多模态大语言模型家族，作为LaMDA和PaLM2的后继者。由GeminiUltra、GeminiPro和GeminiNano组成，于2023年12月6日发布，定位为OpenAI的竞争者GPT-4。本教程演示如何使用GeminiAPI创建嵌入并将其存储在Elasticsearch中。Elasticsearch将使我们能够执行向量搜索(Knn)来查找相似

Elastic 中国社区官方博客·2024-01-21 06:50

【代码复现】TransUNet代码实现流程

文章目录一.classVisionTransformer()1.self.transformer()1.1.self.embeddings()1.1.1.self.hybrid_model()1.1.(

Cpdr·2024-01-19 14:47

2024年1月17日Arxiv热门NLP大模型论文：THE FAISS LIBRARY

提出Faiss库引领向量数据库性能飞跃引言：向量数据库的兴起与发展随着人工智能应用的迅速增长，需要存储和索引的嵌入向量（embeddings）数量也在急剧增加。

夕小瑶·2024-01-18 12:05

Transformer 是拥抱数据不确定性的艺术

Multi-head注意力机制、Dropout和残差网络等都是Bayesian神经网络的具体实现；基于Transformer各种模型变种及实践也都是基于Bayesian思想指导下来应对数据的不确定性；混合使用各种类型的Embeddings

孙庚辛·2024-01-13 00:38

Elasticsearch：Search tutorial - 使用 Python 进行搜索（三）

向量搜索嵌入(embeddings)简介在机器学习中，嵌入是表示现实世界对象（例如单词、句子、图像或视频）的向量（数字数组）。这些嵌入的有趣特性是，表示相似或相关的现实世界实体的两个嵌入

Elastic 中国社区官方博客·2024-01-11 22:58

（三）基于文本的QA问答系统——SGPT：GPT Sentence Embeddings for Semantic Search解读

SGPT：GPTSentenceEmbeddingsforSemanticSearch解读文章目录SGPT：GPTSentenceEmbeddingsforSemanticSearch解读概述先序知识预训练模型两大范式浅层词嵌入预训练编码器GPTPrompt文章解读SGPTCross-EncoderAsymmetricSearchSGPTBi-EncoderAsymmetricSearch存在的问

Simonsdu·2024-01-10 09:47

【论文笔记】Summarizing source code with Heterogeneous Syntax Graph and dual position

Introduction2.HSGanddualposition2.1HSGconstruction2.2Codetokenswithdualpositions3.HetSummodel3.1Overview3.2Embeddings3.3

落啦啦·2024-01-09 08:44

#* vector-Probing sentence embeddings for linguis...

2018·ACL·Whatyoucancramintoasingle$&!#*vector-Probingsentenceembeddingsforlinguisticproperties想法来源：实验探索类文章价值：探索了几个主流模型的embedding究竟学到了什么。方法：缺点：详细方案：定义了三个大的任务表层信息：句子长度(Senlen)、包含某词否(WC)句法信息：调换词位置，是否符合语法

HelloShane·2024-01-08 20:14

深入理解Word Embeddings：Word2Vec技术与应用

目录前言1Word2Vec概述2CBOW模型2.1CBOW模型简介2.2基于词袋（bagofword）的假设2.3One-hot向量编码2.4分类问题3Skip-gram模型3.1Skip-gram模型简介3.2目标词预测上下文3.3词语关联性的捕捉4优化Word2Vec模型的方法4.1负采样和分层softmax4.2动态调整滑动窗口大小5结语前言在自然语言处理领域，词嵌入（WordEmbeddi

cooldream2009·2024-01-07 11:52

论文浅尝 | 基于属性embeddings的跨图谱实体对齐

论文笔记整理：谭亦鸣，东南大学博士生，研究方向为知识库问答。来源：AAAI2019链接：https://aaai.org/ojs/index.php/AAAI/article/view/3798跨图谱实体对齐任务的目标是从两个不同知识图谱中找出同一real-world实体，对于这一任务，目前主流的方法多是利用已有的小规模实体对齐作为桥梁，通过KGembedding捕获图谱中与之相近的实体，构建新的

开放知识图谱·2024-01-07 09:36

Specializing Word Embeddings (for Parsing) by Information Bottleneck

SpecializingWordEmbeddings(forParsing)byInformationBottleneck来源：EMNLP2019最佳论文链接：https://arxiv.org/abs/1910.00163代码：未公布动机预训练的语言模型+微调的模式提升了很多nlp任务的baseline，例如emlo，bert，gpt模型等。研究表明预训练的词向量包含了丰富的语法和语义信息，并且

ltochange·2024-01-04 11:43

python中[None, :]的用法

def__init__(self,embed_dim,max_position_embeddings=1024,dropout=0.0):super().__init__(

不当菜鸡的程序媛·2024-01-02 01:04

Multi-View Domain Adapted Sentence Embeddings for Low-Resource Unsupervised Duplicate Question Detec

Multi-ViewDomainAdaptedSentenceEmbeddingsforLow-ResourceUnsupervisedDuplicateQuestionDetectionAbstract在低资源情况下解决特定领域社区问答论坛中的DuplicateQuestionDetection(DQD)问题提出multi-viewframeworkMV-DASE通过GeneralizedCan

chansonzhang·2023-12-31 07:59

How to Develop Word Embeddings in Python with Gensim

https://machinelearningmastery.com/develop-word-embeddings-python-gensim/本教程分为6个部分;他们是：词嵌入Gensim库开发Word2Vec

闪闪发亮的小星星·2023-12-28 20:15

Experimenting with Large Language Models and vector embeddings in NASA SciX

Authors:SergiBlanco-Cuaresma;IoanaCiucă;AlbertoAccomazzi;MichaelJ.Kurtz;EdwinA.Henneken;KellyE.Lockhart;FelixGrezes;ThomasAllen;GolnazShapurian;CarolynS.Grant;DonnaM.Thompson;TimothyW.Hostetler;Matthe

步子哥·2023-12-26 08:10

nn.Embedding()个人记录

维度importtorch.nnasnnembedding=nn.Embedding(num_embeddings=10,embedding_dim=256)nn.Embedding()随机产生一个权重矩阵

小趴菜日记·2023-12-24 16:24

FastGPT+ChatGLM3-6b搭建知识库

前言：我用fastgpt直接连接chatglm3，没有使用oneai，不是很复杂，只需要对chatglm3项目代码做少量修改就能支持使用embeddings，向量模型用的m3e，效果还可以我的配置：处理器

深藏bIue·2023-12-23 06:19

Pooling方法总结（语音识别）

1.StatisticsPooling链接：http://danielpovey.com/files/2017_interspeech_embeddings.pdfThedefaultpoolingmethodforx-vectorisstatisticspooling.Thestatisticspooli

shadowismine·2023-12-22 10:44

CESI: Canonicalizing Open Knowledge Bases using Embeddings and Side Information

Tags:KnowledgeBaseCanonicalizationAuthors:ParthaTalukdar,PrinceJain,ShikharVashishthCreatedDate:December11,20234:13PMStatus:Readingorganization:IndianInstituteofScienceBangalore,MicrosoftBangalorepubl

HMTT·2023-12-19 06:31

AttributeError: module ‘faiss‘ has no attribute ‘IndexFlatL2‘

index=faiss.IndexFlatL2(len(embeddings[0]))AttributeError:module'faiss'hasnoattribute'IndexFlatL2'各种安装

fengxiaoyangfeng·2023-12-16 16:33

【踩坑记录】pytorch 自定义嵌套网络时部分网络输出不变的问题

__init__()self.embeddings=nn.Sequential(nn.Linear(10,10))defforward(self,x):emb=self.embeddings(x)returnembclassFC

D-A-X·2023-12-15 20:49

关于torch.nn.Embedding的浅显理解

torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.0,scale_grad_by_freq

starleeisamyth·2023-12-15 17:33

2018 · EMNLP · Dict2vec : Learning Word Embeddings using Lexical Dictionaries

2018·EMNLP·Dict2vec:LearningWordEmbeddingsusingLexicalDictionaries·想法来源：使用词典里面对词的解释，来训练wordembedding价值：证明了这个想法的可行性方法：在词典对词的解释中，选出与词相关的正样例上下文，使用skip-gram训练词向量。缺点：直觉上没有完全利用词典的作用。而且，从解释中选出相关词本身就是一个没有理由的做

HelloShane·2023-12-15 02:01

AIGC: 关于ChatGPT中进行情感分析的功能

有的，文档地址:https://platform.openai.com/docs/api-reference/embeddings/create基于这个接口，可以去进行分类，进行情感分析关于这个embeddings

Wang's Blog·2023-12-07 00:13

ML Design Patterns——Design Pattern Embeddings

SimplyputIntroduction:Inthefieldofmachinelearning,embeddingshaveemergedasapowerfultechniqueforrepresentingdatainamoremeaningfulandcompactmanner.Embeddingshelptocapturetheinherentsemanticandcontextualr

卢延吉·2023-12-03 15:22

Bert模型预测时出现的问题:ValueError: Assignment map with scope only name bert/embeddings/layer_normalization s

解决方法：将modeling.py文件中的assignment_map[name]=name改为assignment_map[name]=name_to_variable[name]即可

zzz学术萌新·2023-12-01 20:49

AIGC: 关于ChatGPT中的API调用模型

可以理解自然语言并生成代码GPT3.5免费的GPT模型，基于3.0改进，可以理解自然语言并生成代码DALL·E可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型Whisper一种可以将音频转换为文本的模型Embeddings

Wang's Blog·2023-12-01 05:14

embeddings

“embeddings”的中文翻译是“嵌入”或“嵌入向量”。

wangqiaowq·2023-11-29 15:08

node2vec随机游走源码

论文中的源码在https://github.com/aditya-grover/node2vec/，python3的话main中的learn_embeddings()需要简单修改以下，然后就能跑通了。

Rover Ramble·2023-11-27 20:10

chatGPT2:如何构建一个可以回答有关您网站问题的 AI 嵌入（embeddings）

OpenAI的嵌入（embeddings）是一种技术，它能够将文本、代码或者其他类型的数据转换成数值向量。这些数值向量捕捉了原始数据的关键特征和含义，使得计算机和算法能更有效地处理和分析数据。

小黄人软件·2023-11-26 05:56

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