Ollama是一款超级实用的工具,让你能够在本地轻松运行Llama2、Mistral、Gemma等开源模型。本文我将介绍如何使用Ollama实现对文本的向量化处理。如果你本地还没有安装Ollama,可以阅读这篇文章。本文我们将使用nomic-embed-text[2]模型。它是一种文本编码器,在短的上下文和长的上下文任务上,性能超越了OpenAItext-embedding-ada-002和text-embedding-3-small。启动nomic-embed-text服务当你已经成功安装好o
2024-04-15评论:0访问次数:739
嵌入(Embedding)在大型深度学习模型中是将高维度输入数据(如文本或图像)映射到低维度空间的向量表示。在自然语言处理(NLP)中,嵌入常用于将单词或短语映射到向量空间中的连续值,以便进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务。本文将讨论大型深度学习模型中嵌入的实现方法。嵌入的定义在深度学习中,嵌入是将高维度输入数据映射到低维度向量空间的过程。嵌入可以分为静态和动态两种类型。静态嵌入是固定的,每个单词都映射到唯一的向量。而动态嵌入则是根据输入数据生成的,例如在序列模型中,会根据上下文生成每个单词的嵌入向量
2024-01-24评论:访问次数:463
IT之家10月26日消息,JinaAI在其官网发布新闻稿,宣布推出jina-embeddings-v2模型,号称是目前是唯一支持8K(8192个token)上下文长度的开源产品,在功能和性能上与OpenAI的text-embedding-ada-002类似。在MTEB排行榜方面,IT之家发现官方做出了以下解释:与OpenAI的8K模型text-embedding-ada-002进行比较,jina-embedding-v2在分类平均值、重排平均值、检索平均值和摘要平均值方面均优于OpenAI的te
2023-10-26评论:0访问次数:1032
在深度学习中,embedding层是一种常见的神经网络层。它的作用是将高维离散特征转化为低维连续空间中的向量表示,以便于神经网络模型对这些特征进行学习。在自然语言处理(NLP)领域中,embedding层常被用于将单词或字符等离散的语言元素映射到低维向量空间中,以便于神经网络模型对文本进行建模。通过embedding层,每个离散的语言元素都可以被表示为一个实数向量,这个向量的维度通常是固定的。这种低维向量表示能够保留语言元素之间的语义关系,比如相似性和关联性。因此,embedding层在NLP任务中具有重
2024-01-22评论:访问次数:282
一周前,OpenAI给用户送出福利。他们解决了GPT-4变懒的问题,并推出了5个新模型,其中包括text-embedding-3-small嵌入模型,它更小巧高效。嵌入是用来表示自然语言、代码等内容中的概念的数字序列。它们帮助机器学习模型和其他算法更好地理解内容之间的关联,也更容易执行聚类或检索等任务。在NLP领域,嵌入起着非常重要的作用。不过,OpenAI的嵌入模型并不是免费给大家使用的,比如text-embedding-3-small的收费价格是每1ktokens0.00002美元。现在,比
2024-02-04评论:0访问次数:311