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但是这篇论文LLM2Vec，可以将任何的LLM转换为文本嵌入模型，这样我们就可以直接使用现有的大语言模型的信息进行RAG了。...嵌入模型和生成模型 嵌入模型主要用于将文本数据转换为数值形式的向量表示，这些向量能够捕捉单词、短语或整个文档的语义信息。...其实我们可以将这篇论文的重点简单的理解为，如何将一个decoder-only的模型快速并且无损的转换成一个encoder-only模型。...为了转换这一点，论文中提到通过替换因果注意力掩码（causal attention mask）为全1矩阵，使得每个标记都能看到序列中的所有其他标记，从而实现双向注意力。...利用LLM2Vec将Llama 3转化为文本嵌入模型 首先我们安装依赖 pip install llm2vec pip install flash-attn --no-build-isolation
list转torch tensor在深度学习中，我们经常需要处理各种类型的数据，并将其转换为适合机器学习算法的张量（tensor）格式。...本文将介绍如何将Python中的列表（list）转换为Torch张量。1. 导入所需的库首先，我们需要导入所需的库。确保你已经安装了Torch。...转换为Torch张量我们可以使用torch.tensor()函数将列表转换为Torch张量。...请看下面的代码：pythonCopy codemy_tensor = torch.tensor(my_list)现在，我们将列表my_list转换为了一个Torch张量my_tensor...结论通过使用torch.tensor()函数，我们可以将Python中的列表快速转换为Torch张量。这个便捷的功能使我们能够更轻松地将数据准备好，以便在深度学习算法中使用。
select * from A order by cast(name as unsigned);
tensor = torch.tensor([[1,2]， [ 3,4]]) #矩阵乘法 result_1 = tensor @ tensor print(...result_1) print("矩阵乘法，result_1 = \n", result_1) #矩阵对应位置的元素相乘 result_2 = tensor *tensor print("元素乘法，result...这个方法会返回张量中的数据，将其转换为Python的基本数据类型。...,dtype=torch.float64) Tensor转Numpy t = torch. ones ( 5) n= t.numpy () 图片转Tensor from PIL import Image...比如ToTensor：将PIL Image或numpy.ndarray转换为torch.FloatTensor，范围从[0, 255]变为[0.0, 1.0]。
所以，在本章节，我们主要学习如何将文本数据进行数值化的词嵌入技术、以及如何对文本数据建模的循环网络模型。...词嵌入层 学习目标 知道词嵌入概念 掌握PyTorch词嵌入api 我们在进行文本数据处理时，需要将文本进行数据值化，然后进行后续的训练工作。词嵌入层的作用就是将文本转换为向量的。...2.1 词嵌入层的使用 词嵌入层首先会根据输入的词的数量构建一个词向量矩阵，例如: 我们有 100 个词，每个词希望转换成 128 维度的向量，那么构建的矩阵形状即为: 100*128，输入的每个词都对应了一个该矩阵中的一个向量...在 PyTorch 中，我们可以使用 nn.Embedding 词嵌入层来实现输入词的向量化。接下来，我们将会学习如何将词转换为词向量。...，接下来，我们看下如何使用词嵌入层将其进行转换为向量表示。 步骤如下： 首先，将文本进行分词； 然后，根据词构建词表； 最后，使用嵌入层将文本转换为向量表示。
我们将标量称为 0D 张量（0维张量），向量称为 1D 张量（1维张量），矩阵称为 2D 张量（2维张量），依次类推。...不过使用深度学习处理 NLP（自然语言处理）任务时，输入的样本通常是原始的文本语料，既然 PyTorch 中没有内置字符串类型，并且还需要将这些字符串输入到深度学习模型之中，这就需要使用一些映射方法将字符串类型的文本转换为...，PyTorch 提供了一个非常方便的函数能够将 0D 张量转换为 Python 的基本数据类型。...在前面介绍的手写数字识别问题中，我们将 (28 x 28) 的像素矩阵打平成 (784, ) 的向量特征。...如果使用 Embedding 词嵌入，则 features 为设置词嵌入的维度； 4D 张量 import torch a = torch.rand(2, 3, 28, 28) >>> print(
如果您希望更多地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您希望更多地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，则这很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
x) 输出结果： x.shape 输出结果： 3.3 矩阵 A = torch.arange(20).reshape(5, 4) A 输出结果： A.T 输出结果： B = torch.tensor([...(4, 9))) 输出结果： 3.11 练习 1.证明一个矩阵 的转置的转置是 ，即 。...2.给出两个矩阵 和 ，证明“它们转置的和”等于“它们和的转置”，即 。 3.给定任意方阵 ， 总是对称的吗?为什么? 4.本节中定义了形状((2,3,4))的张量X。len(X)的输出结果是什么？...# 将变量a更改为随机向量或矩阵，会报错，原因可能是在执行 loss.backward() 时没带参数， # 即可能默认是与 loss.backward(torch.Tensor(1.0)) 相同的，可以尝试如下的实验实验如下...4.标量、向量、矩阵和张量是线性代数中的基本数学对象。 5.向量是标量的推广，矩阵是向量的推广。 6.标量、向量、矩阵和张量分别具有零、一、二和任意数量的轴。
t() torch.Tensor.t() 函数是 PyTorch 中用于计算张量转置的方法。但是方法仅适用于2D张量（矩阵），并且会返回输入矩阵的转置。...import torch # 创建一个2D张量（矩阵） x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 计算矩阵的转置 y...= x.t() 示例 import torch # 创建一个2D张量（矩阵） x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) #...计算矩阵的转置 y = x.t() print(x) # Output: tensor([[1, 2, 3], # [4, 5, 6]]) print(y) #...在进行矩阵转置时，注意原始矩阵的维度和形状。 torch.Tensor.t() 主要用于处理矩阵的转置操作，是在处理线性代数运算时经常会用到的一个基础操作。
t() torch.Tensor.t() 函数是 PyTorch 中用于计算张量转置的方法。但是方法仅适用于2D张量（矩阵），并且会返回输入矩阵的转置。...import torch # 创建一个2D张量（矩阵） x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 计算矩阵的转置 y...= x.t() 示例 import torch # 创建一个2D张量（矩阵） x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])...# 计算矩阵的转置 y = x.t() print(x) # Output: tensor([[1, 2, 3], # [4, 5, 6]]) print(y) #...在进行矩阵转置时，注意原始矩阵的维度和形状。 torch.Tensor.t() 主要用于处理矩阵的转置操作，是在处理线性代数运算时经常会用到的一个基础操作。
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制权，以便将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您希望更多地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将 input_ids 索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
前言PyTorch中的数据类型为Tensor，Tensor与Numpy中的ndarray类似，同样可以用于标量，向量，矩阵乃至更高维度上面的计算。...系统默认的torch.Tensor是torch.FloatTensor类型。...例如data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量，类型为FloatTensor; data.cuda()就将其转换为GPU的张量类型，torch.cuda.FloatTensor类型...构建一个2*2 Int类型的张量torch.LongTensor(2, 2) 构建一个2*2 Long类型的张量官网还介绍了从python的基本数据类型list和科学计算库numpy.ndarray转换为...2.3 Tensor的基本类型转换（也就是float转double，转byte这种。）
然而，如何将知识图谱中的信息有效地转化为计算机可处理的格式，成为了当前研究的热点之一。...2 嵌入表示 在ComplEx模型中，每个实体 e 和关系 r 被表示为复数向量： 实体嵌入： e = e_r + ie_i 关系嵌入： r = r_r + ir_i...将数据转换为三元组格式（头实体、关系、尾实体）。 步骤 描述 数据收集 收集知识图谱数据集。 数据转换 将数据转换为三元组形式。...嵌入层定义 定义实体和关系的嵌入层。...数据集准备 下载DBpedia数据集，并转换为三元组形式，以便后续使用。
t() torch.Tensor.t() 函数是Pytorch中用于计算张量转置的方法。但是方法仅适用于2D张量(矩阵),并且会返回输入矩阵的转置。当然不会对原始矩阵进行修改,而是返回一个新的张量。...import torch # 创建一个2D张量（矩阵） x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 计算矩阵的转置 y...= x.t() 示例: import torch # 创建一个2D张量（矩阵） x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])...# 计算矩阵的转置 y = x.t() print(x) # Output: tensor([[1, 2, 3], # [4, 5, 6]]) print(y) #...在进行矩阵转置时,注意原始矩阵的维度和形状。 torch.Tensor.t() 主要用于处理矩阵的转置操作,是在处理线性代数运算时经常会用到的一个基础操作。
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都是为了使语言模型获取这种概率关系，如文本生成模型，它会判断下一个应该生成什么词，一步步生成完整的文本序列 Word2Vec介绍 介绍 Word2Vec是一个经典的语言模型，它的模型参数是一个词嵌入向量矩阵...，它的训练目的就是不断优化这个矩阵，以获得高性能的词嵌入向量矩阵，它有两个具体实现 CBOW模型 Skip-Gram模型 他们的区分标准是训练任务的不同，让我们继续看下去吧 CBOW模型 介绍 CBOW...文本数据需要进行分词等预处理，将文本转换为词语序列。 创建上下文窗口： 对于每个目标词语， CBOW模型定义了一个上下文窗口。...我们得到了两个权重矩阵——输入与输出权重矩阵，现在常见的方法是将输出权重矩阵作为我们要的词嵌入矩阵 代码实现 # 导入库 import torch import torch.nn as nn #...创建输入向量 c0 = torch.Tensor([0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]) c1 = torch.Tensor
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假设有4x4大小的二维矩阵D，有3x3大小的卷积核C，图示如下： ? 直接对上述完成卷积操作（不考虑边缘填充）输出卷积结果是2x2的矩阵 ?...，对D=4x4大小的矩阵从左到右，从上到下，展开得到16个维度的向量表示如下： ?...把上面卷积核中的字符表示替换为实际卷积核C，得到： ? 所以上述的卷积操作可以简单的写为： ? 重排以后就得到上面的2x2的输出结果。...转置卷积： 现在我们有2x2的数据块，需要通过卷积操作完成上采样得到4x4的数据矩阵，怎么完成这样的操作，很容易，我们把2x2转换为1x4的向量E，然后对卷积核C转置，再相乘，表示为 ?...([1.,2.]) # 一维卷积核 f = torch.tensor([3.0,4.0]) # 维度转换dd d = d.view(1,1,2) f = f.view(1,1,2) # 一维转置卷积 ct1d
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