RAG 通常会用到三种不的AI模型，即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域（如法律...

作者按 大家或许都曾被Nature, Science上的单细胞umap图吸引过，不免心生崇拜。在这里，我们将介绍一种简单方便的顶刊级umap图可视化 全文字数|...

在今年1月OpenAI发布的两个新的文本嵌入模型text-embedding-3-small和 text-embedding-3-large ，当时引发了广发关...

词向量是 NLP 中的一种表示形式，其中词汇表中的单词或短语被映射到实数向量。它们用于捕获高维空间中单词之间的语义和句法相似性。

Embedding优点是可将离散的词语或句子转化为连续的向量，就可用数学方法来处理词语或句子，捕捉到文本的语义信息，文本和文本的关系信息。

在切块后，每个文本块将被转换为数值向量，即通过OpenAI的embedding API进行嵌入。这一步涉及调用API，将文本数据发送到OpenAI的服务器，服务...

近期，Zilliz 与智源研究院达成合作，将多种 BGE（BAAI General Embedding） 开源模型与开源向量数据库 Milvus 集成。得益于 ...

把转化成的矩阵先转化成LongTensor类型后(代码要求类型，所以必须转换成LongTensor类型，或者说至少要转换成torch类型)，然后过定义好的emb...

BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学，是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216...

在进行UMAP可视化时，经常使用scanpy.pl.umap()来进行可视化，但是有时不能画出我们想要的结果，这时应该怎么办呢？

多模态：文本、音频、视频、图像等多形态的展现形式。 目前部门内业务要求领域大模型需要是多模态——支持音频/文本。从个人思考的角度来审视下，审视下多模态大模型的...

摘要：余弦相似度是两个向量之间角度的余弦值，或者说是两个向量归一化之间的点积。一种流行的应用是通过将余弦相似度应用于学习到的低维特征嵌入来量化高维对象之间的语义...

本文将从 Embedding 的本质、Embedding的原理、Embedding的应用三个方面，详细介绍Embedding（嵌入）。

作为试验，我们构造了8000万的一个小训练集，用rocketqa-zh-mini-query-encoder作为打底模型，训练256维的embedding模型。

使用更大的嵌入（比如将它们存储在向量存储器中以供检索）通常要比更小的嵌入消耗更高的成本、以及更多的算力、内存和存储。而 OpenAI 此次推出的两个文本嵌入模型...

MMoE和PLE都有共享embedding，所以作者认为可能是这个原因，因此在设计STEM-Net的时候，每个专家组都有自己对应的emb table。并且在门控...

首先，简要回顾一下神经网络的构成，即神经元、多层网络和反向传播算法。如果还想更详细深入了解这些基本概念可以参考其他资源，如 CS231n 课程笔记 （https...

ChatGPT（GPT-3.5）和其他大型语言模型（Pi、Claude、Bard 等）凭何火爆全球？这些语言模型的运作原理是什么？为什么它们在所训练的任务上表现...