我们看到的很多论文，大多把注意力集中到模型结构的改进上，比如：注意力机制、编码器、解码器设计和改进等。但是，却少有人关注到时间序列数据的embedding上。

在机器学习和自然语言处理领域，大模型（如GPT-3、BERT等）已经成为了强大且广泛应用的工具。大模型的权重通常可以根据其应用场景分为不同的类别，如Chat、C...

这一两年推荐的论文工作离不开冷启和长尾问题，就像过去几年离不开序列和多目标一样，所套的壳子也从时序模型发展到对比学习和LLM，更像是“问题长期存在，我们现在有了...

现在，Milvus 的 Python SDK——PyMilvus 中已集成模型模块，支持直接添加 Embedding 和重排（Reranker）模型，大幅简化了...

语义向量模型（Embedding Model）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。在大模型时代，它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等...

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...