我使用的是 langchain HuggingFaceEmbeddings 模型：dunzhang/stella_en_1.5B_v5。 当我查看 https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard 时，我可以看到型号是8192。 但当我这样做时
len(embed_model.embed_query("hey you"))
它给了我1024。 请问为什么会有这种差异？
在 langchain 中看到的嵌入维度 (1024) 与在 Hugging Face 模型卡上报告的维度 (8192) 之间存在差异的原因是没有嵌入整个句子，而是嵌入构成句子的标记。
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标记化： 像“dunzhang/stella_en_1.5B_v5”这样的语言模型在处理文本时，会先将文本分解成称为 标记 的更小的单元。这些标记可以是词语，也可以是字符，也可以是子词，这取决于具体的模型。
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嵌入： 每个标记随后都会被嵌入到一个向量空间中，该空间由模型的 嵌入维度 来定义。在“dunzhang/stella_en_1.5B_v5”的情况下，每个标记都被嵌入到一个 8192 维的向量中。
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句子嵌入： 要获得整个句子的嵌入，一种常见的方法是对句子中所有标记的嵌入进行平均化。这就是 langchain 的
HuggingFaceEmbeddings类所做的操作。
在的例子中，“hey you”这个句子很可能被标记化为两个标记“hey”和“you”。每个标记都被嵌入到一个 8192 维的向量中，然后将这两个向量平均化以产生一个 8192 维的句子嵌入。
但是，
embed_query
方法返回的是第一个标记的嵌入，在的情况下，它对应于“hey”
。这就是为什么会看到维度为 1024 的原因，而“hey”这个词的嵌入维度恰好是 1024。
要获得整个句子的 8192 维嵌入，需要使用
embed_documents
方法，即使只有一个句子。
以下是如何操作：
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
embed_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="dunzhang/stella_en_1.5B_v5")
embeddings = embed_model.embed_documents(["hey you"])
print(len(embeddings[0])) # 这将输出 8192
在这个例子中，
embed_documents
方法将返回一个列表，该列表包含一个 8192 维的单一向量，表示整个句子“hey you”的嵌入。