embedding 第4页

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

第N2周：Embeddingbag与Embedding详解

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/rbOOmire8OocQ90QM78DRA)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**词嵌入是一种用于自然语言处理(NLP)的技术，用于将单词表示为数字，以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是，一种把文本转为数值输

t000818·2024-01-27 07:52

OpenAI ChatGPT-4开发笔记2024-07：Embedding之Text Similarity文本相似度

aiXpert·2024-01-27 06:08

降本增效及大模型优化调研总结[小工蚁视频调研]

可用需求1：可用于大模型优化的技术最强长上下文TextEmbedding开源模型M2-BERT-小工蚁创始人-小工蚁创始人-哔哩哔哩视频(bilibili.com)疑问：和Text2vec或sentence2vec

河南-殷志强·2024-01-27 02:58

OpenAI发布了新的嵌入式模型和降价通知；百万日活对话机器人的LLM落地实践

AI新闻OpenAI发布了新的嵌入式模型和降价通知摘要：openai推出了两个新的嵌入模型，分别是text-embedding-3-small和text-embedding-3-large。

go2coding·2024-01-27 02:43

【论文代码】① STIOCS: Active learning-based semi-supervised training framework for IOC extraction

Activelearning-basedsemi-supervisedtrainingframeworkforIOCextraction写在最前面DataDeal.py`getToken`方法`clean_sentences`方法`getEmbedding

是Yu欸·2024-01-27 00:40

五大自然语言处理技术里程碑浅析

文章目录自然语言处理的发展1.词嵌入（WordEmbedding）2.循环神经网络

Syntax_CD·2024-01-26 21:54

网易有道BCEmbedding：双语检索与RAG的完美融合

在这样的背景下，网易有道推出了划时代的BCEmbedding模型，这不仅是一次技术的革新，更是跨语种检索和RAG领域的一次重大突破。

努力犯错·2024-01-26 18:07

【前沿技术杂谈：NLP技术的发展与应用】探索自然语言处理的未来

【前沿技术杂谈：NLP技术的发展与应用】探索自然语言处理的未来NLP技术的发展与应用：探索自然语言处理的未来方向一：技术进步词嵌入（WordEmbeddings）Transformer架构自然语言推理方向二

jcfszxc·2024-01-26 10:35

Datawhale Task5：模型训练篇

本章学习模型训练第6章模型训练模型训练主要由目标函数和优化算法组成6.1目标函数有三类语言模型的目标函数：只包含解码器的模型（如，GPT-3）：计算单向上下文嵌入（contextualembeddings

AIzealot无·2024-01-26 06:40

机器学习系列15：通过t-SNE可视化高维数据

t-SNE的全称是t-distributedstochasticneighborembedding（t-分布随机领域嵌入），这是一种非线性降维技术。而PCA和LDA是线性的降维技术。

加百力·2024-01-25 22:38

深度学习推荐系统之DeepCrossing

这个模型涉及到的技术比较基础，在传统神经网络的基础上加入了embedding，残差连接等思想，且结构比较简单，对初学者复现和学习都比较友好。DeepCrossing模型应用场景是微

YANJINING·2024-01-25 17:17

向量库与嵌入模型

嵌入向量（Embeddingvectors）嵌入向量是非结构化数据的特征抽象，例如电子邮件、物联网传感器数据、Instagram照片、蛋白质结构等等。从数学上来说，嵌入向量是浮点数或二进制数的数组。

liuzhenghua66·2024-01-25 14:56

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

Dify学习笔记-知识库(六)

有语忆语·2024-01-25 12:21

深入浅出推荐系统（四）：召回：向量化的潮流

只要对机器学习稍有涉猎，就会发现如今机器学习，无论是推荐、图像、语言等领域，随处可见embedding，可以说，在深度学习主宰机器学习领域的今天，万物皆可embedding。

慕阮·2024-01-25 10:00

RT-DETR原理与简介（干翻YOLO的最新目标检测项目）

RT-DETR（Real-TimeDetection,Embedding,andTracking）是一种基于Transformer的实时目标检测、嵌入和跟踪模型。

毕设阿力·2024-01-25 09:21

【自然语言处理】【深度学习】文本向量化、one-hot、word embedding编码

因为文本不能够直接被模型计算，所以需要将其转化为向量把文本转化为向量有两种方式：转化为one-hot编码转化为wordembedding一、one-hot编码在one-hot编码中，每一个token使用一个长度为

忘却的旋律dw·2024-01-25 07:47

时间序列（Time-Series）TimesNet.py代码解析

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.fftfromlayers.EmbedimportDataEmbeddingfromlayers.Conv_BlocksimportInception_Block_V1

雨微尘·2024-01-24 18:37

datawhale 大模型学习第五章-模型训练

tokenEncoder-only模型:例如，BERT,利用双向上下文注意力生成embedingEncoder-decoder模型：例如，T5,利用双向上下文编码，利用单向上下文生成文本最终结果就是将token序列映射为一个Embedding

fan_fan_feng·2024-01-24 16:20

Textual Inversion：三五张图让StableDiffusion换画风

参考：HowtouseembeddingsinStableDiffusionEmbedding指的是TextualInversion（TI）的结果，能用于让StableDiffusion（SD）绘制新物体

电车上那个cll呀·2024-01-24 05:43

如何用 500 行 SQL 实现 GPT2学习

目录理论背景实现过程GenerationTokenizerEmbeddingsAttention为什么我们需要有因果掩码？为什么矩阵是Q，K和V？

jialun0116·2024-01-23 17:36

通用大模型研究重点之一：data embedding

研究背景在过去的传统机器学习中，通常我们是直接处理同一类型的数字类型数据。随着深度学习发展，在图像，文本，语音领域分别取得了超越平均人类水平后，多模态数据的量随着互联网技术指数性增长，近两年自媒体更是推动了多模态数据处理的发展。那么怎么更加高效的处理不同结构类型并且数量巨大的数据，经过我对《复杂》《规模》《模型思维》等深度的研究，得出如下结论：（1）场景业务问题抽象成业务模型，这个在很多咨询公司流

Ada's·2024-01-23 10:30

MiME: Multilevel Medical Embedding of Electronic Health Records for Predictive Healthcare

原文摘要使用电子病历的许多医学健康预测任务重，深度学习模型展示出了非常杰出的表现。但是这些模型大都需要大量的训练数据，以超过其他大多数医疗系统的能力。一些外部资源，比如医学本体，经常被用作桥接数据量的约束，但是通常因为不一样的术语，导致这种方法还不能投入使用。为了解决数据不充足的挑战，我们利用了电子病例数据的特有的多层结构，尤其是医疗代码之间的编码关系。我们提出了个多层级医疗潜入Multilev

稀里糊涂林老冷·2024-01-23 09:04

6 时间序列（不同位置的装置如何建模）： GRU+Embedding

Embedding:是PyTorch中的一个类，用于将离散的整

汀沿河·2024-01-23 09:54

BMP图片信息隐藏

LSB（LeastSignificantBitEmbedding）算法即最低有效位嵌入算法。改变每个RGB字节的最低有效位，将其作为容器，将需要隐藏的信息按位分

fufufunny·2024-01-23 03:19

Transform模型详解

Transformer模型详解Encoder与Decoder输入单词Embedding位置Embedding自注意力机制Self-Attention结构Self-Attention的输出Multi-HeadAttentionEncoder

eduics·2024-01-23 03:35

Recommender Systems with Generative Retrieval

AI知识图谱大本营·2024-01-22 22:24

flair.embeddings 对句子进行向量

importnumpyasnpimportpandasaspdfromgensim.modelsimportKeyedVectorsfromsklearn.clusterimportKMeansfromflair.dataimportSentencefromflair.embeddingsimportWordEmbeddings

图灵与对话·2024-01-22 19:18

【AI折腾录】stable web ui基础【sd安装、lora vae embedding hyperwork等基础概念】

目录一sd安装二目标三sd基础3.1模型3.2vae（Variationalautoencoder，变分自编码器）3.3embedding3.3.1安装方式3.3.2使用方式3.4Lora3.4.1lora

|Ringleader|·2024-01-22 13:12

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

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

Bert+FGSM中文文本分类

Bert+PGD实现了中文文本分类，这篇文章与我上一篇文章Bert+FGSM/PGD实现中文文本分类（Loss=0.5L1+0.5L2)_Dr.sky_的博客-CSDN博客的不同之处在于主要在对抗训练函数和embedding

Dr.sky_·2024-01-22 06:08

【AIGC-AI人像生成系列-1】PhotoMaker：定制逼真的人体照片

.项目概述与贡献a)项目概述b)主要贡献二.方法详解a)PhotoMaker和ID导向的数据构建管道的概览PhotoMaker：ID导向的数据构建管道：b)方法详细解读堆叠ID嵌入（StackedIDEmbedding

AI杰克王·2024-01-21 20:37

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].

掉了西红柿皮_Kee·2024-01-21 15:50

datawhale 第三章-模型架构

分词的目的是将输入文本分成一个个词元，保证各个词元拥有相对完整和独立的语义，以供后续任务（比如学习embedding或者作为高级模型的输入）使用。

fan_fan_feng·2024-01-21 08:41

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

AIGC笔记--VQVAE模型搭建

因为现实生活中习惯用离散变量来形容事物，例如人的高矮胖瘦等都是离散的；）VQVAE模型的三个关键模块：Encoder、Decoder和Codebook；Encoder将输入编码成特征向量，计算特征向量与Codebook中Embedding

晓晓纳兰容若·2024-01-21 02:04

embedding_lookup

参数：input_ids：shape为包含了wordids的[batch_size,seq_length]的tensorvocab_size：embeddingvocabulary的sizeembedding_size

闫品品·2024-01-21 02:43

科普大语言模型中的Embedding技术

什么是Embedding？Embedding是指将一个内容实体映射为低维向量，从而可以获得内容之间的相似度。例如，我们可以将一个单词映射为一

AI明说·2024-01-20 21:09

第二课：BERT

预训练模型的发展历程BERT结构BERT输入BERTEmbeddingBERT模型构建BERTself-attention层BERTself-attention输出层BERTfeed-forward层BERT

一条大蟒蛇6666·2024-01-20 21:07

大模型学习笔记06——模型训练

大模型学习笔记06——模型训练1、目标函数三类语言模型的目标函数：decoder-only（GPT-3）：计算单向上下文embedding，一次生成一个tokenencoder-only（BERT）：计算双向上下文

等风来随风飘·2024-01-20 11:34

（初研） Sentence-embedding fine-tune notebook

由于工作需要，需要对embedding模型进行微调，我调用了几种方案，都比较繁琐。先记录一个相对简单的方案。以下内容并不一定正确，请刷到的大佬给予指正，不胜感激！！！

gaohongfeng1·2024-01-20 11:31

关于大模型学习中遇到的3

来源：网络Embedding模型随着大型语言模型的发展，以ChatGPT为首，涌现了诸如ChatPDF、BingGPT、NotionAI等多种多样的应用。

ringthebell·2024-01-20 09:02

【推荐系统】item-id 作为特征的意义

因为其实模型本身就是基于记忆（拟合）的，是有一些预测/泛化的能力，但不影响模型在记忆的出发点，所以把item-idembedding后作为特征，就是一个让模型记住每个item信息的方式

热爱Coding·2024-01-20 08:10

手工微调embedding模型RAG检索能力

在RAG应用中，有一个我们可以去提升的环节就是——Embedding模型，我在之前的文章《大模型主流应用RAG的介绍——从架构到技术细节》也说过可以去微调embedding模型以便增强我们整体的检索能力

asd8705·2024-01-20 06:29

动手学大模型应用开发-第二章调用大模型API

1、调用参数2、API申请3、实践3.1仓库代码拉取3.2、百度文心3.3、OpenAI3.3、讯飞星火3.3.1、直接调用3.3.2、本地端口服务调用3.4、智谱3.4.1、问答调用3.4.2、智谱Embedding4

KOCOC·2024-01-20 02:44

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