embedding 第6页

GPT Understands, Too

1.介绍传统fine-tune（使用训练数据来微调模型参数），GPT在自然语言理解任务上未能取得很好的效果，关于NLU任务的一种新方法P-tuning，采用可训练的连续的promptembeddings

Tsukinousag·2024-01-12 06:23

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

序列模型（3）—— LLM的参数量和计算量

FLOPs）C≈6NDC\approx6NDC≈6ND参考：模型训练计算量到底怎么算分析transformer模型的参数量、计算量、中间激活、KVcache文章目录0.符号约定1.LLM的参数量分析1.1Embedding

云端FFF·2024-01-11 07:38

Pytorch学习记录-基于CRF+BiLSTM的CGED

理论方面的论文也都是英文的2.AlibabaatIJCNLP-2017Task1:EmbeddingGrammaticalFeaturesintoLSTMsforChineseGrammat

我的昵称违规了·2024-01-10 20:06

如何利用大语言模型（LLM）打造定制化的Embedding模型

一、前言在探索大语言模型（LLM）应用的新架构时，知名投资公司AndreessenHorowitz提出了一个观点：向量数据库是预处理流程中系统层面上最关键的部分。它能够高效地存储、比较和检索高达数十亿个嵌入（也就是向量）。那么，为什么要如此强调向量数据库的重要性呢？这是因为计算机虽然功能强大，但并不擅长直接理解文本、图像、音频等人类友好的数据格式。通过将这些数据转换成数值型的“向量”，我们能够让计

技术狂潮AI·2024-01-10 13:28

（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

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

工智能基础知识总结--词嵌入之FastText

一般情况下，使用fastText进行文本分类的同时也会产生词的embedding，即embedding是fastText分类的产物。

北航程序员小C·2024-01-08 23:42

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

#*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。

HelloShane·2024-01-08 20:14

自然语言处理学习笔记

参考：http://fancyerii.github.io/books/word-embedding/1、语言要首先转换成词向量。2、one-hot向量将词转换为二进制且仅有一位为1。

追求科技的足球·2024-01-08 19:36

轻松获取CHATGPT API：免费、无验证、带实例

的方法快速开始：视频教程章节一：GPT-API-Free开源项目介绍GPT-API-Free是一个开源项目，它提供了一个中转APIKEY，使用户能够调用多个GPT模型，包括gpt-3.5-turbo、embedding

Aitrainee·2024-01-08 16:33

经典论文之（三）——Transformer

目录绪论背景模型架构编码器解码器注意力层ScaledDot-ProductAttentionMulti-HeadAttentionPosition-wiseFeed-ForwardNetworks--前馈神经网络EmbeddingsandSoftmaxPositionalEncoding

维斯德尔·2024-01-08 12:41

用通俗易懂的方式讲解：使用 Mistral-7B 和 Langchain 搭建基于PDF文件的聊天机器人

在本文中，使用LangChain、HuggingFaceEmbeddings和HuggingFace的Mistral-7BLLM创建一个简单的Python程序，可以从任何pdf文件中回答问题。

Python算法实战·2024-01-08 11:50

Word2Vec

该模型将每个单词映射到一个唯一的固定大小向量.Word2VecModel使用文档中所有单词的平均值将每个文档转换为向量;该向量然后可用作预测,文档相似性计算等功能概念:Word2Vec是一种著名的词嵌入(WordEmbedding

鬼古神月·2024-01-08 09:27

《向量数据库指南》——快速了解 Embedding和处理非结构化数据教程

目录快速了解Embedding处理非结构化数据总结快速了解Embedding让我们回到正题。

LCHub低代码社区·2024-01-08 06:18

工智能基础知识总结--什么是TextCNN

TextCNN的结构TextCNN的结构图如下：具体包含如下结构：Embedding层将词的One-hot表示映射为稠密向

北航程序员小C·2024-01-07 20:20

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

PyTorch 新手可理解的 Embedding 和 EmbeddingBag - 解析与实践

目录torch.nn子模块SparseLayers详解nn.Embedding用途主要参数注意事项使用示例从预训练权重创建嵌入nn.EmbeddingBag功能和用途主要参数使用示例从预训练权重创建总结

E寻数据·2024-01-07 11:22

论文浅尝 | 基于属性embeddings的跨图谱实体对齐

/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

开放知识图谱·2024-01-07 09:36

最简单的GPT的Transformer架构

1、网络结构主要模块介绍（1）输入嵌入层（InputEmbedding）输入（Inputs）：这是模型的输入部分，通常是一串单词或符号的序列。

AIGC方案·2024-01-07 09:16

LauraGPT

git：https://github.com/alibaba-damo-academy/FunCodec文章目录modelarchAudioTokenizermodelinitmodelarchtext-embedding

林林宋·2024-01-06 09:08

2024/1/7周报

文章目录摘要Abstract文献阅读题目引言贡献相关工作TemporalRecommendationSequentialRecommendation方法ProblemFormulationInputEmbeddingSelf-AttentionStructureModelTraining

user_s1·2024-01-06 07:19

异常检测(无监督，生成模型)—DRÆM – A discriminatively trained reconstruction embedding for surfaceanomaly detect

论文：arxiv.org/pdf/2108.07610v2.pdf代码：GitHub-VitjanZ/DRAEM注：因为模型分为重构模块和判别模块，比较大，测试时将batch_size设为1cuda内存都不够，在测试代码中加withtorch.no_grad():即可生成模型方法的常见缺点：它们只从没有异常的数据中学习模型，并且没有明确地针对判别异常检测进行优化，因为在训练时没有可用的异常样本。合

老男孩li·2024-01-06 02:07

one-hot编码和embedding

什么是embedding？先来看看什么是embedding，我们可以简单的理解为，将一个特征转换为一个向量。在推荐系统当中，我们经常会遇到离散特征，如userid、itemid。

泯然众生一条鱼·2024-01-05 22:54

NLP[3] - [Word Embedding系列] : one-hot编码

本《WordEmbedding系列》文章包括：（1）One-hot编码（2）WordEmbedding（3）LSA（LatentSemanticAnalysis）（4）Word2vec的CBOW模型（5

ZhuNian的学习乐园·2024-01-05 22:53

CAVER: Cross-Modal View-Mixed Transformer for Bi-Modal Salient Object Detection

3.2Transformer-basedInformationPropagationPath(TIPP)3.3Intra-Modal/Cross-ScaleSelf-Attention(IMSA/CSSA)Q1:MHSA计算复杂度较高A1:Patch-wiseTokenRe-Embedding

一只懒洋洋·2024-01-05 21:08

[tf]定义默认初始化的方式，

使用withtf.variable_scope()指定统一的initializer，那么在模型里面的话就self.src_embedding=tf.get_variable("src_emb",[SRC_VOCAB_SIZE

VanJordan·2024-01-05 20:29

【损失函数】Hinge Loss 合页损失

criterion=nn.HingeEmbeddingLoss(margin=1.0,size_average=None,reduce=None)2、参数

daphne odera�·2024-01-05 15:28

A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets - 论文学习

SomeIdeasBasedonDBNNonlinearDimensionalityReductionLearningSemanticAddressSpace(SAS)forFastDocumentRetrievalLearningNonlinearEmbeddings

Mr，yu·2024-01-05 14:10

krpano官网文档翻译-------嵌入【Embedding】

目录✨前言脚本包括查看器嵌入embedpano({...embeddingparameters...});嵌入参数xml:"krpano.xml"target:...背景:“#000000”

前端讲堂-鸿蒙课堂·2024-01-05 12:23

Transforer逐模块讲解

本文将按照transformer的结构图依次对各个模块进行讲解：可以看一下模型的大致结构：主要有encode和decode两大部分组成，数据经过词embedding以及位置embedding得到encode

warren@伟_·2024-01-04 23:54

【langchain】入门初探实战笔记（Chain, Retrieve, Memory, Agent）

1.简介1.1大语言模型技术栈大语言模型技术栈由四个主要部分组成：数据预处理流程（datapreprocessingpipeline）嵌入端点（embeddingsendpoint）+向量存储（vectorstore

小松不菜·2024-01-04 23:51

利用Embedding优化搜索功能

Embedding是一种自然语言处理(NLP)技术，可将文本转换为数值向量。Embedding捕获语义含义和上下文，从而导致具有相似含义的文本具有更接近的Embedding。

fireshort·2024-01-04 16:39

一文通透Text Embedding模型：从text2vec、openai-ada-002到m3e、bge

v_JULY_v·2024-01-04 15:47

BERT（从理论到实践）: Bidirectional Encoder Representations from Transformers【2】

先来简单回顾一下BERT的想法：1）在Word2Vec【1】中，每个单词生成的Embedding是固定的。但这就带来了一个显而易见的问题：同一个单词在不同上下文中的意思是不同的。

白马负金羁·2024-01-04 13:57

Specializing Word Embeddings (for Parsing) by Information Bottleneck

SpecializingWordEmbeddings(forParsing)byInformationBottleneck来源：EMNLP2019最佳论文链接：https://arxiv.org/abs

ltochange·2024-01-04 11:43

大数据HCIE成神之路之特征工程——特征选择

1.1.2实验操作步骤1.2特征选择-Wrapper方法1.2.1实验任务1.2.1.1实验背景1.2.1.2实验目标1.2.1.3实验数据解析1.2.1.4实验思路1.2.2实验操作步骤1.3特征选择-Embedding

邵奈一·2024-01-04 08:57

Word2Vector介绍

Word2Vector2013word2vec也叫wordembeddings，中文名“词向量”，google开源的一款用于词向量计算的工具，作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量。

zhaosuyuan·2024-01-04 07:00

【NLP】词向量笔记

训练方式是经过两个隐藏层训练结束后第一个隐藏层就是词向量矩阵classWord2Vec(nn.Module):def__init__(self,word_size,embedding

myaijarvis·2024-01-03 23:00

RoBERTa 和 ALBERT

RoBERTa在更大的数据集和最优的参数中训练BERT，使BERT的性能再次提升；ALBERT主要是对BERT进行压缩，通过共享所有层的参数以及Embedding分解减少BERT的参数量。

NLP与人工智能·2024-01-03 20:12

Pix2Seq 算法阅读记录

目录前向传播过程训练过程：网络结构前向传播过程batch_preds-->tgt-->tgt=cat(tgt,padding)-->tgt_embedding-->tgt_mask,tgt_padding_mask

匿名的魔术师·2024-01-03 10:19

编码（Encoding）

例如，在自然语言处理中，单词会被映射到一个稠密向量空间中，形成词嵌入（WordEmbedding）。另外，Transformer中的位置编码就是对序列中每个位置赋予一个特定的向量表示。

科学禅道·2024-01-02 12:07

Embedding模型在大语言模型中的重要性

公众大量地将目光聚焦于生成模型的进展之快，却少有关注支撑许多大型语言模型应用落地的必不可少的Embedding模型。

智慧医疗探索者·2024-01-02 12:27

【LLM+RS】LLM在推荐系统的实践应用（华为诺亚）

山顶夕景·2024-01-02 04:44

python中[None, :]的用法

看下面的positionembedding的代码：classLearnablePositionalEmbedding(torch.nn.Module):"""Shorthandforalearnableembedding

不当菜鸡的程序媛·2024-01-02 01:04

139自然语言处理通关手册--词汇的分布式表征

词汇的分布式表征词向量的基本原理在介绍词向量的原理之前，首先解释什么是词嵌入（WordEmbedding）。

Jachin111·2024-01-02 01:01

【LLM-RAG】知识库问答 | 检索 | embedding

noteRAG流程（写作论文中的background：公式设定、emb、召回内容、召回基准）（工作中的思路：嵌入模型、向量存储、向量存储检索器、LLM、query改写、RAG评测方法）仅为个人关于RAG的一些零碎总结，持续更新中。文章目录note一、常见本地知识库问答流程1整体框架2.文本切分3.图解流程二、相关RAG综述/工作一篇RAG综述1、RetrievalSource知识来源源2、Retr

山顶夕景·2024-01-01 16:07

第二十四周：文献阅读笔记（VIT）

第二十四周：文献阅读笔记摘要Abstract1.文献阅读1.1文献题目1.2文献摘要1.3引言1.4VIT1.4.1Embedding层结构详解1.4.2BN和LN算法1.4.3TransformerEncoder

@默然·2024-01-01 16:53

Transformer基本结构

输入部分原文本嵌入层及其位置编码器目标文本嵌入层及其位置编码器位置编码器(PositionalEncoding)：将词汇位置不同可能会产生不同语义的信息加入到词张量中，以弥补位置信息的缺失文本嵌入层(Embedding

缘起性空、·2024-01-01 12:20

Keras实现Transformer

#导入所需的库importnumpyasnpfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput,Dense,Embedding,MultiHeadAttentionfromkeras.optimizersimportAdam