embedding层模型

最新推荐文章于 2025-02-22 20:55:23 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 人工智能 python 算法
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embedding层模型

如何将文本集（包含多个文本）由一个高维向量空间降到一个低维向量空间？
这里仅就一个batch（批次）进行详细介绍，其他批次类似处理。
其中穿插的WordVec仅仅是为了得到参数矩阵。
在这里插入图片描述

AI绘画工具Stable Diffusion【模型篇】：Embedding模型
A1353192296的博客
04-17 3779
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
embedding模型有哪些？如何选择合适的embedding模型？
bvip911的博客
09-19 2276
embedding模型是一种将数据映射到低维空间的模型，常用于自然语言处理、推荐系统、图像识别等领域。
单月30k+ Downloads！一款头部Embedding开源模型
qingkahui24689的博客
11-01 1237
acge_text_embedding模型由TextIn团队开发，是一个通用的文本编码模型——可变长度的向量化模型。Embedding是一种用于机器学习和自然语言处理领域的表示技术，它将高维的离散数据（如单词、句子或者图像的特征等）转换为低维的连续向量，这些向量能够捕捉到数据的语义特征和关系，将单词、短语或整个文档的语义和上下文信息封装在一个密集的、低维的向量空间中。acge模型使用了Matryoshka Representation Learning，建议使用的维度为1024或者1792。
Embedding模型
2402_87933438的博客
02-22 1704
在数学中，向量（也称为欧几里得向量、几何向量），指具有大小和方向的量。它可以形象化地表示为带箭头的线段。如下图所示把文本转换成数组的过程叫做向量化。向量之间的距离对应向量的语义相似度。箭头所指：代表向量的方向；线段长度：代表向量的大小。Embedding模型的核心理论1. 基本思想：从符号到向量符号表示的问题：传统方法（如One-Hot编码）将文本表示为离散的符号，导致高维稀疏（维度=词汇表大小）、缺乏语义信息（“猫”和“狗”的向量正交，无相似性）。向量表示的优势。
【embedding 模型】 大模型 RAG 模型：bge-m3
Zack的博客
10-29 3515
【embedding 模型】 大模型 RAG 模型：bge-m3
闻达 | M3E，开源中文 Embedding 模型新 SOTA
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sinat_30045277的博客
06-14 2万+
M3E 是 Moka Massive Mixed Embedding 的缩写 Moka，此模型由 MokaAI 训练，开源和评测，训练脚本使用 uniem ，评测 BenchMark 使用 MTEB-zh Massive，此模型通过千万级 (2200w+) 的中文句对数据集进行训练 Mixed，此模型支持中英双语的同质文本相似度计算，异质文本检索等功能，未来还会支持代码检索 Embedding，此模型是文本嵌入模型，可以将自然语言转换成稠密的向量
M3E，开源中文 Embedding 模型使用笔记
清水至清
10-25 6168
【代码】M3E，开源中文 Embedding 模型使用笔记。
LLM基础模型系列：Embedding模型
2401_84208172的博客
08-09 1892
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、OpenAI ada、Google VertexAI Text Embeddings、Amazon SageMaker Text Embeddings和Cohere。
Keras—embedding嵌入层的用法详解
12-17
Keras 是一个高级神经网络 API，它提供了丰富的工具来构建和训练深度学习模型，其中包括 `Embedding` 层。`Embedding` 层在 Keras 中扮演着关键角色，它可以将整数编码的词汇转换为密集的浮点数向量，这些向量捕获了...
LLM的基础模型5：Embedding模型
鲁班模锤
06-05 1757
经过编码之后，所有单词对应的编码向量能够反应单词之间的关系。理解和搞清楚Embedding的原理是必须的，它是一切的基石，某种意义也是深度神经网络的灵魂，其实它就是人类所谓的抽象思维。大模型模拟人类解决了将海量的信息进行高效的压缩编码。
OpenAI 文本 Embedding 模型与其他主流模型对比：深度剖析与实战指南
实战AI智能体
10-27 928
总的来说，OpenAI 文本 Embedding 模型与其他主流模型的对比为我们提供了更多的选择和可能性。通过了解这些模型的特点和性能，并结合实际场景进行选择和应用，我们可以更好地利用这些模型来处理和分析文本数据。展望未来，随着 NLP 技术的不断发展和进步，Embedding 模型将会迎来更多的创新和突破。我相信，在不久的将来，我们将看到更加高效、准确和智能的 Embedding 模型出现，为我们的生活和工作带来更多的便利和价值。
AI领域常用大模型地址及下载方法（持续更新）
争渡的博客
07-11 1万+
为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。该模型可以支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，实现零样本快速冷启动，并具备优秀的小样本微调能力，快速适配特定的抽取目标。在商业知识图谱数据开放基础之上，我们还开放了部分知识图谱技术平台能力，开源了若干知识图谱构建、融合、推理和应用工具，以促进知识图谱技术社区的发展。现在大模型比较多，平时需要调试对比，就把这些大模型简单一个收集。
【NLP】从预训练模型中获取Embedding
小哲的博客
07-19 1003
在NLP领域中，构建大规模的标注数据集非常困难，以至于仅用当前语料无法有效完成特定任务。可以采用迁移学习的方法，即将预训练好的词嵌入作为模型的权重，然后在此基础上的微调。
从零搭建音乐识别系统（五）embedding特征提取模型验证
胖胖大海的博客
01-11 2729
在前面的内容中，我们已经借助于pytorch-metric-learning代码库，使用ResNet + Circle Loss+ sample miningde 方法训练了度量学习模型，该模型旨在将一个输入的10秒音频短片转化为一个具有表征能力的高维embedding向量。度量学习的目标是对于属于同一类别ID的音乐片段的embedding相似度大于属于不同类别ID的音乐片段的embedding相似度。 关于如何验证特征提取模型的性能问题，在模型训练阶段，我们已经使用了独立于训练集的验证集和测试集，使..
大模型部署手记（16）ChatGLM2+Ubuntu+LongChain-ChatChat
张小白
10-17 1445
组织机构：智谱/清华模型：THUDM/chatglm2-6b Embedding 模型moka-ai/m3e-base硬件环境：暗影精灵7PlusUbuntu版本：18.04内存 32GGPU显卡：Nvidia GTX 3080 Laptop （16G）
LangChain+ChatGLM大模型应用落地实践（一）
weixin_45067120的博客
07-31 4451
LangChain是一个近期非常活跃的开源代码库，目前也还在快速发展中，旨在让大家快速构建自己的LLM对话产品。当然，该框架也支持自定义接入其他机构、企业开源的LLMs的API和模型（比如：ChatGLM、文心一言等）。届时，LangChain的版本已经更新到0.0.123，目前保持着每天1发版的更新速度。LangChain主要包括以下几个主要的模块：Prompt Templates：支持自定义Prompt工程的快速实现以及和LLMs的对接；
轻松搭建本地知识库的ChatGLM2-6B
Python，数据分析，机器学习，深度学习
09-08 5417
近期发现了一个项目，它的前身是ChatGLM，在我之前的博客中有关于ChatGLM的部署过程，本项目在前者基础上进行了优化，可以基于当前主流的LLM模型和庞大的知识库，实现本地部署自己的ChatGPT，并可结合自己的知识对模型进行微调，让问答中包含自己上传的知识。依托于本项目支持的开源 LLM 与 Embedding 模型，本项目可实现全部使用模型。与此同时，本项目也支持 OpenAI GPT API 的调用，并将在后续持续扩充对各类模型及模型 API 的接入。
ds embedding 本地模型
最新发布
03-15
<think>好的，我现在需要回答用户关于DeepSpeed Embedding本地模型的使用教程和下载的问题。首先，我得确认自己对DeepSpeed Embedding的了解程度。DeepSpeed是微软开发的一个深度学习优化库，主要用于加速和扩展大规模模型的训练。Embedding层在自然语言处理中非常重要，特别是在处理高维稀疏数据时，比如词嵌入。 用户提到的“DeepSpeed Embedding本地模型”可能指的是如何利用DeepSpeed来优化本地模型中的Embedding层，或者下载预训练的Embedding模型。但需要明确，DeepSpeed本身并不提供预训练的Embedding模型，而是提供工具来优化训练过程。例如，它可能通过内存优化、并行训练等技术来加速包含大Embedding层的模型训练。 接下来，我需要参考用户提供的引用内容。引用[1]提到本地大语言模型和知识库的搭建，这可能和模型训练相关。引用[2]讨论了使用PyTorch编写Llama3模型，而DeepSpeed通常与PyTorch结合使用。引用[3]关于语义分割模型，可能和具体应用场景相关，但暂时关联不大。 用户需要教程和下载信息。首先，我应该检查DeepSpeed官方文档是否有相关Embedding的优化方法。例如，DeepSpeed的ZeRO优化技术可以用于减少内存占用，可能适用于Embedding层。另外，DeepSpeed的模型并行功能可能对大型Embedding层有帮助。 关于下载，用户可能需要的是如何下载配置好的DeepSpeed库，或者使用DeepSpeed来加载已有的Embedding模型。但通常，DeepSpeed是作为库来安装的，而Embedding模型可能需要用户自己训练，或者使用如Hugging Face的预训练模型，再通过DeepSpeed进行优化。 需要分步骤说明：安装DeepSpeed，配置Embedding层，使用DeepSpeed进行训练优化，可能涉及到的参数设置和代码示例。同时，提醒用户注意环境配置，比如PyTorch版本、CUDA版本是否兼容。 可能遇到的问题包括环境配置错误、内存不足，或者并行设置不正确。需要给出常见问题的解决建议，比如调整ZeRO阶段，使用混合精度训练等。 最后，确保回答结构清晰，符合用户要求的格式，使用正确的中文表达，并且引用相关文献。例如，在提到优化方法时，引用[1]和[2]可能相关。</think>DeepSpeed Embedding本地模型使用主要依托微软DeepSpeed框架的优化技术，通过以下步骤实现部署： ### 一、环境准备 1. 安装DeepSpeed库： ```bash pip install deepspeed ``` 需确保PyTorch版本>=1.8且CUDA版本匹配（推荐11.3+）[^2] 2. 验证安装： ```bash ds_report ``` ### 二、Embedding层优化配置 在模型定义中使用`deepspeed.zero.Init`初始化超大Embedding表： ```python from deepspeed.zero import Init with Init(): embedding = nn.Embedding(10_000_000, 1024) # 支持亿级词表 ``` ### 三、训练配置（deepspeed配置文件） 创建`ds_config.json`启用ZeRO-3优化： ```json { "train_batch_size": 32, "zero_optimization": { "stage": 3, "offload_optimizer": { "device": "cpu" } }, "fp16": { "enabled": true } } ``` ### 四、启动训练 使用deepspeed运行器启动： ```bash deepspeed --num_gpus 4 train.py --deepspeed ds_config.json ``` ### 五、模型下载与加载 DeepSpeed本身不提供预训练Embedding模型，但支持加载Hugging Face格式的模型： ```python from transformers import AutoModel import deepspeed model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased") ds_model = deepspeed.initialize(model=model, config_params="ds_config.json")[0] ```
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