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    LLM2Vec介绍和将Llama 3转换为嵌入模型代码示例

    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。...在论文中对encoder-only和decoder-only模型的特点进行了讨论,特别是在解释为什么将decoder-only的大型语言模型(LLM)转换为有效的文本编码器时。...LLM2Vec 在论文中提出了一种名为LLM2Vec的方法,用于将仅解码器的大型语言模型(LLM)转换为强大的文本编码器。...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

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    1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery,PayPal的经验有哪些可借鉴之处?

    安全基础设施建设 我们构建了一个安全的基础设施来将数据移动到云端。我们将 BigQuery 中的数据保存为美国的多区域数据,以便从美国的其他区域访问。...我们要求用户使用这个门户将他们现有或已知的 SQL 转换为与 BigQuery 兼容的 SQL,以进行测试和验证。我们还利用这一框架来转换用户的作业、Tableau 仪表板和笔记本以进行测试和验证。...对于每天添加新行且没有更新或删除的较大表,我们可以跟踪增量更改并将其复制到目标。对于在源上更新行,或行被删除和重建的表,复制操作就有点困难了。...例如,我们在应用程序依赖的源数据中包含带有隐式时区的时间戳,并且必须将其转换为 Datetime(而非 Timestamp)才能加载到 BigQuery。...这包括行计数、分区计数、列聚合和抽样检查。 BigQuery 的细微差别:BigQuery 对单个查询可以触及的分区数量的限制,意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句,并在我们接近限制时调整拆分。

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    全新ArcGIS Pro 2.9来了

    可以连接到Amazon Redshift、 Google BigQuery或 Snowflake。...连接后,可以在Google BigQuery 或 Snowflake 中的表上启用特征分箱, 以绘制不同比例的聚合特征。这使得以可用格式查看大量特征成为可能。...发布时,可以引用查询图层,创建图层将引用的物化视图,或创建将数据复制到门户的关系数据存储的快照。...数据工程 使用“字段统计转表”工具将字段面板中的统计数据导出到单个表或每个字段类型(数字、文本和日期)的单独表。可以从统计面板中的菜单按钮访问该工具 。...将一个或多个字段从字段面板拖到接受输入字段的地理处理工具参数中。 字段面板显示图层中字段数的计数,以及与过滤器或搜索条件匹配的字段数的计数。 还不是 ArcGIS Pro 用户?

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    python数字转字符串固定位数_python-将String转换为64位整数映射字符以自定…「建议收藏」

    seq.translate(_m), 4) 上面的函数使用str.translate()用匹配的数字替换4个字符中的每个字符(我使用静态str.maketrans() function创建转换表).然后将所得的数字字符串解释为以...) ‘0000000011101110001000001001000101001100000000101001101111101110’ 这里不需要填充;只要您的输入序列为32个字母或更少,则结果整数将适合无符号...8字节整数表示形式.在上面的输出示例中,我使用format()字符串分别将该整数值格式化为十六进制和二进制字符串,然后将这些表示形式零填充到64位数字的正确位数....如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    弃用 Lambda,Twitter 启用 Kafka 和数据流新架构

    我们在内部构建了预处理和中继事件处理,将 Kafka 主题事件转换为具有至少一个语义的 pubsub 主题事件。...我们通过同时将数据写入 BigQuery 并连续查询重复的百分比,结果表明了高重复数据删除的准确性,如下所述。最后,向 Bigtable 中写入包含查询键的聚合计数。...第一步,我们创建了一个单独的数据流管道,将重复数据删除前的原始事件直接从 Pubsub 导出到 BigQuery。然后,我们创建了用于连续时间的查询计数的预定查询。...同时,我们会创建另外一条数据流管道,把被扣除的事件计数导出到 BigQuery。通过这种方式,我们就可以看出,重复事件的百分比和重复数据删除后的百分比变化。...第二步,我们创建了一个验证工作流,在这个工作流中,我们将重复数据删除的和汇总的数据导出到 BigQuery,并将原始 TSAR 批处理管道产生的数据从 Twitter 数据中心加载到谷歌云上的 BigQuery

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    在AI技术快速实现创想的时代,挖掘真实需求成为核心竞争力——某知名企业级文本转SQL评估框架深度解析

    a.内容描述该项目是一个专门用于评估语言模型在真实企业环境中文本转SQL工作流程表现的基准测试系统。...该系统专注于测试大型语言模型在复杂企业级文本转SQL任务中的性能表现,涉及多种SQL方言和复杂的数据环境。...核心功能定位是为研究社区和企业用户提供一个真实、具有挑战性的评估基准,用于测试和比较不同语言模型在复杂文本转SQL任务上的能力。...关键应用场景包括企业数据分析、商业智能报表生成、数据库查询优化等需要将自然语言转换为SQL查询的实际业务场景。...d.使用说明使用该系统需要先注册BigQuery和Snowflake账户。

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    拿起Python,防御特朗普的Twitter!

    为了避免这种冗余,我们可以尝试对Twitter中的单词进行词干处理,这意味着尝试将每个单词转换为其词根。例如,tax 和 taxes 都将被纳入tax。...我们可以进一步改进这段代码,将加载JSON文件和分析Twitter转换为两个函数。 ?...这意味着Twitter将这些字符转换为html安全字符。 例如,像 Me & my best friend 换为Me & my best friend <3。...texts_to_sequences将字符串转换为索引列表。索引来自tokenizer.word_index。你可以看到索引是按照句子中出现的单词的顺序排列的。 ?...数据可视化 BigQuery与Tableau、data Studio和Apache Zeppelin等数据可视化工具很棒。将BigQuery表连接到Tableau来创建上面所示的条形图。

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    一顿操作猛如虎,涨跌全看特朗普!

    为了避免这种冗余,我们可以尝试对Twitter中的单词进行词干处理,这意味着尝试将每个单词转换为其词根。例如,tax 和 taxes 都将被纳入tax。...我们可以进一步改进这段代码,将加载JSON文件和分析Twitter转换为两个函数。...这意味着Twitter将这些字符转换为html安全字符。 例如,像 Me & my best friend 换为Me & my best friend <3。...texts_to_sequences将字符串转换为索引列表。索引来自tokenizer.word_index。你可以看到索引是按照句子中出现的单词的顺序排列的。...将目标变量转换为一个独热编码向量。 训练模型 通过增加密集嵌入向量的维数,增加LSTM中隐藏单元的数量,使模型比之前的例子更加复杂。 训练精度不断提高,但验证精度没有明显提高。

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    谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器,加强跨平台数据集成能力

    BigQuery 之间的集成和迁移。...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询,在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表,以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...图片来源:谷歌数据分析博客 根据谷歌云的说法,Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景中为企业提供帮助:确保迁移过程中操作的连续性,将 BigQuery 用于需要数据仓库子集的需求,或者保有一个完整的开源软件技术栈...借助 BigQuery Migration Service,谷歌提供了 BigQuery 批处理 SQL 转换器和交互式 SQL 转换器支持,可以将 Hive 查询转换为 BigQuery 特有的兼容...则实现了 Spark SQL Data Source API,将 BigQuery 表读取到 Spark 的数据帧中,并将数据帧写回 BigQuery。

    2.1K20
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