LLM目前最有前景的应用之一就是超级助手，其中个人超级助手早晚躲不开个性服务，因为即使有相同需求的用户，也可能偏好不同的输出。以通用人工智能著称的LLM又要怎么开启个性化服务呢？给每个用户单独微调一个LLM在toC端肯定是不现实的，即使是用各种PEFT的奇淫巧技，也能把公司底裤都亏

检索增强生成(RAG，即RetrievalAugmentedGeneration)是企业级生成式AI（GenAI）应用的热门案例之一。多数RAG教程演示了如何利用OpenAIAPI结合Embedding模型和大语言模型（LLM）来进行推理（Inference）。然而，在开发过程中，如果能使用开源工具，就可以免去访问自己数据的费用，同时也能加

目录名称TL;DRMethodKeyPositionEmbeddingConstructionQueryPositionEmbeddingConstructionKey/QueryPositionEmbedding两者结合关系参考下图temporalmodelingExperiment总结与发散相关链接资料查询名称link时间：23.03机构：Baidu/华科TL;DR提出CAPE(CAmeraviewPosi

LLM的知识仅限于其训练数据。如希望使LLM了解特定领域的知识或专有数据，可：使用本节介绍的RAG使用你的数据对LLM进行微调结合使用RAG和微调1啥是RAG？RAG是一种在将提示词发送给LLM之前，从你的数据中找到并注入相关信息的方式。这样，LLM希望能获得相关的信息并利用

一、基本概念自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。以下是一些NLP的基础概念：文本预处理分词：将文本分解为单词或短语。去除停用词：去掉常见的、无实际意义的词（如“是”、“的”）。词形还原/词干提取：将词语

目录研究动机文章贡献本文方法整体思想autoencoder预处理器深度森林编码生成器实验结果数据集和实验设置节点分类节点聚类用户推荐消融实验调参实验优点和创新点PaperReading是从个人角度进行的一些总结分享，受到个人关注点的侧重和实力所限，可能有理解不到位的地方。具体的细节

汉字嵌部首，图卷蕴深机。嵌入相结合，结构见玄机。泛化能力强，共享共根基。针对汉字在新环境下的调整，本文提出了一种结合传统字符嵌入与部首结构的图表示法，以捕捉汉字的语义和组成结构，专供大模型理解汉字。该方法通过将字符分解为部首并构建图表示，利用图卷积网络生成部首嵌入，并

插入向量库是否需要使用Jina的Embedding和Reranker取决于你希望如何处理和优化语义搜索的质量。以下是使用JinaEmbedding和Reranker的原因，以及它们如何作用于插入向量库的流程。1.Jina的Embedding作用Jina是一个流行的开源框架，用于构建多模态搜索系统。Jina的Emb

简介及导入转自：torch.nn.Embedding使用在RNN模型的训练过程中，需要用到词嵌入，使用torch.nn.Embedding可以快速的完成：只需要初始化torch.nn.Embedding(n,m)即可（n是单词总数，m是词向量的维度）(n是嵌入字典的大小，m是嵌入向量的维度。)。注意：embedding开始是随机的，在训练的时候会自

本文介绍如何通过ModelScope魔搭社区中的视觉表征模型将图片转换为向量，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。ModelScope魔搭社区旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单。ModelScope魔搭

左边的公式和time_embedding(1)的区别在于它们表示的维度不同。公式中的左边部分是一个概括性公式，用来说明如何为每个时间步(t)生成时间嵌入。而具体的time_embedding(1)展示的是当(t=1)时，如何生成一个更长维度的时间嵌入向量。1.左边公式的含义：左边的公式表示

大家好，我是强哥AI绘画SDXL1.0模型发布以来，优质的SDXL大模型不断涌现，让图像的生成质量越来越高。但版本迭代后，之前的SD1.5的负面提示词Embedding并不能和SDXL大模型配合使用，而每次都输入一大串的反向提示词又实在麻烦。所以今天就给大家推荐6款可以配合SDXL

如果你正在构建2024年的生成式人工智能（GenAI）应用，你现在可能已经听过几次"嵌入（embedding）"这个词了，而且每周都能看到新的嵌入模型上架。那么，为什么会有这么多人突然关心起嵌入这个自20世纪50年代就存在的概念呢？如果嵌入如此重要，而且您必须使用它们，那么您该如何在众

RAG在PostgreSQL上的实现:使用AzureContainerApps和OpenAI构建智能问答系统随着人工智能技术的快速发展,越来越多的企业和开发者开始探索如何将AI能力整合到现有的应用系统中。本文将介绍一种基于检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)的方案,通过结合AzureCo

随着AI技术的发展，大家在日常使用过程中经常会碰到一些目前GPT4也无法解决的问题：无法获取个人私有数据信息，进行智能问答无法获取最新信息，LLM模型训练都是都是有截止日期的无法定制化私有的专属模型，从而在某个领域内取得更好效果基于以上问题OpenAI官方提供了两种不

作者介绍：杨贝宁，爱丁堡大学博士在读，研究方向为向量数据库《Higress AI网关挑战赛》正在火热进行中，Higress社区邀请了目前位于排行榜top5的选手杨贝宁同学分享他的心得。下面是他整理的参赛攻略：背景我们要在Higress网关中编写WebAssembly（wasm）插件，使得在http请求的各个

使用xinference部署自定义embedding模型（docker）说明：首次发表日期：2024-08-27官方文档：https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/index.html使用docker部署xinferenceFROMnvcr.io/nvidia/pytorch:23.10-py3#KeepsPythonfromgenerating.pycfilesinthecontai

一、FM的召回功能（一）打压热门物料FM主要应用于U2I召回场景，正样本采用与用户正向交互过的样本。负样本来源于两个途径，一个是随机采样，一个是曝光但未点击的负向物料。由于热门物料曝光率高，因此正负样本中热门物料参与度都不小，为了确保推荐结果的多样性，对正负样本分别采取不同的

litellm对于embedding模型的配置实际与普通模式的配置是一样的，embedding有特定的，同时chat模型也都有embedding能力参考配置通过proxy模式model_list:-model_name:text-embedding-ada-002litellm_params:model:ollama/michaelborck/refu

Zdun(\cite[Example1.2,page69-71]{Zdun1979-Book})provedthatthereexistsamap\(h\)with\[h(b)=a\]suchthatthelocallinearmap\[\begin{equation}f(x)=\begin{cases}sx,~~~&x\in[0,a),\\h(x),~~~&x\in[a,b),\\1+M(x-1),

Huggingface|修改模型的embedding 目标：在NLP领域，基于公开语料的预训练模型，在专业领域迁移时，会遇到专业领域词汇不在词汇表的问题，本文介绍如何添加专有名词到预训练模型。NLP的处理流程：对输入的句子进行分词，得到词语及下标通过embedding层获得词语对应的embeddingembe

Embedding模型概览Embeddings是自然语言处理技术中很重要的基石。它有很多种模型，从GloVe、word2vec、FastText、Bert、RoBERTa、XLNet、OpenAIada、GoogleVertexAITextEmbeddings、AmazonSageMakerTextEmbeddings和Cohere。每种模型都有优劣，如何去分析这些Embeddin

**Embedding（嵌入）**是大语言模型和其他机器学习模型中的一种核心技术，它通过将离散的数据（如单词、句子、图像）转换为连续的向量表示，使得这些数据可以在高维空间中进行操作和分析。Embedding的本质是为模型提供一种能够捕捉数据之间语义或特征关系的紧凑数值表示。Embedding的基

Embedding之大规模数据拆分受限于常见LLM的上下文大小，例如gpt3.5t是16k、gpt4t是128k，我们并不能把完整的数据整个塞到对话的上下文中。即使数据源接近于LLM的上下文窗口大小，llm在读取数据时很容易出现分神，或者忽略其中部分细节的问题。因此，我们需要对数据进行

SciTech-BigDataAIML-LLM-TransformerSeries系列:WordEmbedding词嵌入详解:1.用Corpus预训练出嵌入矩阵\(\largeE\)CorpusCollecting:非常重要的工作先收集一个常用的Corpus(语料库),能保障大多数的word都在corpus.有两个特别重要的作用:VocabularyExtracting:词