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embedding是什么

回答

Embedding 是一种在深度学习和自然语言处理（NLP）中常用的特征工程方法，本质上是将高维度的数据（如单词、短语、句子等）转换为低维度的向量。其主要目的是降低数据的抽象性和复杂性，以便机器学习模型更有效地理解和处理数据，同时帮助模型理解语义关系，如单词之间的相似性、句子的情感等。

以下是几个关于 Embedding 的例子：

  1. 电影推荐系统：假设存在一个电影推荐系统，用户可给电影打分，目标是预测用户未看过电影的评分。此时，每个用户和电影都可视为独特分类标签，直接处理这些高维度且稀疏的标签较困难。通过为每个用户和电影创建 Embedding（低维度向量），可捕捉用户兴趣和电影特性，进而通过比较 Embedding 来预测评分。
  2. 文本分类：在文本分类任务中，Embedding 可将文本转换为适合模型处理的向量形式。

此外，在 Stable Diffusion 中，Embedding 相当于提示词打包的功能，能将大量提示词汇总到一个文件里，调用该文件就相当于输入了很多提示词，尤其在负向提示词中，当文本量很大且固定不变时，使用打包好的负向提示词 Embedding 可达到一词顶一百词的效果。

Embedding 是一个浮点数的向量（列表），两个向量之间的距离可度量它们的相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。Embedding 有词、句子、文档、图像等分类。在大模型中，Embedding 具有重要价值，例如从数据集中获取 Embedding 结果并保存为 csv 文件。进阶到企业级应用开发的大模型技术还会涉及利用开源的 Embedding 模型、向量数据库去做检索增强生成（RAG），以及购买 GPU 服务器去基于开源大模型搭建企业级大模型项目。

参考链接：OpenAI 官网文档 https://platform.openai.com/docs/introduction

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

什么是Embedding

感谢Arthur提供建议Stephen的书,他在里面强调Embedding本质上是在将文本转换为数值表示.在这个过程中,用到了向量空间映射答：在深度学习和自然语言处理（NLP）中，Embedding是一种特征工程方法，用于将高维度的数据（如单词，短语，句子等）转换为低维度的向量。Embedding的主要目的是将数据的抽象和复杂性降低，使得机器学习模型能够更有效地理解和处理数据。Embedding可以帮助模型理解语义关系，例如单词之间的相似性，句子的情感，等等。下面是两个例子，可以帮助你更好地理解Embedding：例子1：电影推荐系统假设我们有一个电影推荐系统，用户可以给电影打分，我们的目标是预测用户未看过的电影的评分。在这个情况下，每个用户和每个电影都可以被视为一个独特的分类标签。直接处理这些标签将会非常困难，因为它们是高维度和稀疏的。这时，我们可以使用Embedding。对于每个用户和每个电影，我们可以创建一个Embedding，这是一个低维度的向量，可以捕捉用户的兴趣和电影的特性。然后，我们可以通过比较用户和电影的Embedding来预测用户可能会给电影的评分。例子2：文本分类

认识大模型 Embedding 技术加实战

我们认识了Embedding（嵌入）是一个浮点数的向量（列表），两个向量之间的距离度量它们的相关性，小的距离表示高相关性，大的距离表示低相关性。知道了Embedding共有：词、句子、文档、图像等分类。还分析了Embedding在大模型中的价值。最后是Embedding的实战部分：从数据集中获取Embedding结果，并保存为csv文件。最后，本示例中的实战代码，参考的是官方最新文档的内容，加上个人测试阶段的遇到的问题、代码注释等OpenAI官网文档链接：https://platform.openai.com/docs/introduction大模型技术，除了在OpenAI官网能看到的：Embedding、Function Call和Fune Tuning等。进阶到企业级应用开发的大模型技术还会涉及到：利用开源的Embedding模型、向量数据库去做检索增强生成（RAG），以及购买GPU服务器去基于开源大模型搭建企业级大模型项目。

【SD】常用负向提示词Embedding介绍

在Stable Diffusion中，Embedding相当于是一个提示词打包的功能，它能够把很多的提示词汇总到一个文件里。这时候，我们只需要调用这一个embedding文件，就相当于输入了很多的提示词，非常的方便。那什么时候会用到文本量很大且固定不变的提示词呢？很多小伙伴可能猜到了，那就是我们的负向提示词。这是我们最常见的负向起手式，可以排除掉一些低质量、坏手、姿态错误等等情况。我见过有人最夸张的是在负向提示词中使用词汇达几百个，密密麻麻的十几行，然后弹幕中有人就问他:你是在辟邪么……如果不想把提示词搞得这么复杂，我们就可以使用一些打包好的负向提示词Embedding，就可以达到一词顶一百词的效果。

其他人在问
Embedding 嵌入向量生成模型
Embedding（嵌入）是一个浮点数的向量（列表），两个向量之间的距离度量它们的相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。 Embedding 是一种在机器学习和深度学习中广泛应用的技术，特别是在自然语言处理（NLP）和其他涉及高维离散数据的领域。它指将原本高维且通常离散的输入数据（如单词、短语、用户 ID、商品 ID 等）映射到一个低维连续向量空间中的过程，这些低维向量称为嵌入向量。 例如，“国王”和“王后”在嵌入向量的空间里位置挨得很近，而“苹果”与前两者差别较大，其嵌入向量位置较远。Embedding 不仅限于单词，还可扩展到句子、文档、实体或其他类型的对象。通过训练诸如 Word2Vec、GloVe 或 BERT 等模型，可从大规模文本数据中学习出这样的嵌入向量，这些嵌入向量可看作是输入数据在潜在语义空间中的表示，能改善下游任务（如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等）的表现。 除文本数据外，嵌入技术还应用于社交网络分析、推荐系统、图像识别（如位置嵌入）、图神经网络（如节点嵌入）等多种场景，实现将复杂对象的有效编码和降维表示。 Embeddings 有多种分类及对应模型： 句子和文档嵌入：Doc2Vec 能为整个文档生成统一的向量表示；Average Word Embeddings 是将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示；Transformers Sentence Embeddings 如 BERT 的标记对应的向量，或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 实体/概念嵌入：Knowledge Graph Embeddings 如 TransE、DistMult、ComplEx 等，用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 其他类型：图像 Embeddings 使用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，得到的特征向量即为图像嵌入；音频 Embeddings 在语音识别和声纹识别中，将声音信号转化为有意义的向量表示；用户/物品 Embeddings 在推荐系统中，将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐；还有图 Embeddings 用于学习图结构的表示学习方法，将图中的节点和边映射到低维向量空间中，通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现，在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域广泛应用，用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 在将大型文档转换为可检索内容的过程中，嵌入向量生成这一步将文本块转换为实值向量并存储在数据库中。但检索 PDF 文档的过程充满挑战，可能出现文本提取不准确和 PDF 文档内表格行列关系混乱等问题。在检索增强生成（RAG）框架中，回答一个问题需要用户提出问询，系统从私有知识库中检索相关内容，将相关内容与用户查询合并为上下文，最后请求大语言模型生成答案，准确检索相关信息对 RAG 模型的效力至关重要。
2024-12-11
embedding是什么？
Embedding 是一种在深度学习和自然语言处理（NLP）中的特征工程方法，用于将高维度的数据（如单词、短语、句子等）转换为低维度的向量。其本质是通过向量空间映射将文本转换为数值表示，主要目的是降低数据的抽象和复杂性，使机器学习模型能更有效地理解和处理数据，帮助模型理解语义关系，如单词之间的相似性、句子的情感等。 以下是几个关于 Embedding 的例子帮助您更好地理解： 1. 电影推荐系统：假设我们有一个电影推荐系统，用户可以给电影打分，目标是预测用户未看过的电影的评分。每个用户和电影都可视为独特分类标签，直接处理这些高维度和稀疏的标签很困难。此时可使用 Embedding，为每个用户和电影创建低维度向量，捕捉用户兴趣和电影特性，通过比较向量来预测评分。 2. 在 Stable Diffusion 中，Embedding 相当于提示词打包功能，能把很多提示词汇总到一个文件里。调用一个 Embedding 文件就相当于输入很多提示词，对于文本量很大且固定不变的提示词，如常见的负向提示词，使用打包好的负向提示词 Embedding 可达到一词顶一百词的效果。 此外，我们认识到 Embedding 是一个浮点数的向量（列表），两个向量之间的距离度量它们的相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。Embedding 共有词、句子、文档、图像等分类。在大模型中，Embedding 具有重要价值，实战中可从数据集中获取 Embedding 结果，并保存为 csv 文件。进阶到企业级应用开发的大模型技术还会涉及利用开源的 Embedding 模型、向量数据库去做检索增强生成（RAG），以及购买 GPU 服务器去基于开源大模型搭建企业级大模型项目。OpenAI 官网文档链接：https://platform.openai.com/docs/introduction
2024-08-26