Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

ollama嵌入向量在模型后有什么用

Answer

嵌入向量在模型后的作用主要体现在以下方面:

  1. 用于文档内容的表示和检索:将文档分成块,计算嵌入向量并存储在向量存储中,在测试时通过查询向量存储获取可能与任务相关的块,填充到提示中进行生成。
  2. 提升模型的检索能力:在大语言模型应用程序中,向量存储成为检索相关上下文的主要方式,嵌入向量有助于更高效地获取相关信息。
  3. 支持多语言和不同粒度的检索任务:例如像 bge-m3 这样的向量模型,支持超过 100 种语言的语义表示及检索任务,能实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索。

在实际应用中,如在 LangChain 中,本地向量存储使用量较大,而在计算文本片段的嵌入时,OpenAI 占据主导地位,开源提供商如 Hugging Face 等也被较多使用。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

本地部署资讯问答机器人:Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG

加载所需的库和模块。其中,feedparse用于解析RSS订阅源ollama用于在python程序中跑大模型,使用前请确保ollama服务已经开启并下载好模型|从订阅源获取内容下面函数用于从指定的RSS订阅url提取内容,这里只是给了一个url,如果需要接收多个url,只要稍微改动即可。然后,通过一个专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关的元数据如标题、发布日期和链接。最终,这些文档被合并成一个列表并返回,可用于进一步的数据处理或信息提取任务。|为文档内容生成向量这里,我们使用文本向量模型bge-m3。https://huggingface.co/BAAI/bge-m3bge-m3是智源研究院发布的新一代通用向量模型,它具有以下特点:支持超过100种语言的语义表示及检索任务,多语言、跨语言能力全面领先(M ulti-Lingual)最高支持8192长度的输入文本,高效实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索任务(M ulti-Granularity)同时集成了稠密检索、稀疏检索、多向量检索三大能力,一站式支撑不同语义检索场景(M ulti-Functionality)从hf下载好模型之后,假设放置在某个路径/path/to/bge-m3,通过下面函数,利用FAISS创建一个高效的向量存储。|实现RAG

GPT 的现状(State of GPT)

接下来,正如我们所看到的,当我们试图解决问题时,我们知道我们擅长什么,不擅长什么,我们会依赖于工具进行计算。你可能也想同样处理你的LLM。特别是,我们可能想要给它们提供计算器、代码解释器等,以及进行搜索的能力,有很多技术可以做到这一点。再次要记住的一点是,这些transformer在默认情况下可能不知道它们不知道的东西。你甚至可能想在提示中告诉transformer,「你在心算方面并不是很好,每当你需要进行大数的加法、乘法或其他操作时,请使用计算器。以下如何使用计算器的,使用这个token组合,等等等等。」你必须真正地写出来,因为模型默认情况下并不知道它擅长什么或不擅长什么,就像你和我一样。接下来,我认为非常有趣的一点是,我们从一个只能检索的世界转变到了完全依赖LLM记忆的世界。但实际上,这两个钟摆之间还有整个检索增强模型的空间,它在实践中表现得非常好。正如我所提到的,Transformer的上下文窗口是其工作记忆。如果你能将与任务相关的任何信息加载到工作记忆中,模型就会表现得非常好,因为它可以立即访问所有的记忆。所以,我认为很多人对基本的检索增强生成非常感兴趣。在底部,我有一个LLaMA索引的例子,它具有一个数据连接器,可以连接到各种类型的数据。你可以索引所有这些数据,并使得LLM可访问它。这里的新兴配方是你取相关的文档,将它们分成块,将它们全部嵌入,并基本上得到表示这些数据的嵌入向量。你将其存储在向量存储中,然后在测试时,你对你的向量存储进行一些查询。你获取可能与你的任务相关的块,并将它们填充到提示中,然后生成。这在实践中可以工作得相当好。

开发:LangChain-2023 AI应用发展回顾

最常用的向量存储正如前面提到的,检索是大语言模型应用程序的重要组成部分。向量存储正在成为检索相关上下文的主要方式。在LangChain中,我们与60多个向量存储集成——最常用的有哪些呢?我们看到本地向量存储是使用量最大的,其中Chroma、FAISS、Qdrant和DocArray均进入前5名。如果根据用户数量来计算,那么使用量最大的自然就是本地的免费向量存储。在托管的提供商中,Pinecone是唯一进入前5名的托管向量存储。Weaviate紧随其后,这表明原生向量数据库目前使用得比后添加向量功能的数据库更多。在那些添加了向量功能的数据库中,我们看到领先的是Postgres(PGVector)、Supabase、Neo4j、Redis、Azure Search和Astra DB。需要注意的是,这些排名基于使用给定提供商的用户数量。[heading1]最常用的嵌入[content]最常用的嵌入为了使用向量存储,您需要为文本片段计算嵌入。那么开发人员是如何做到这一点的呢?与大语言模型类似,OpenAI占据主导地位——但之后我们看到了更多样化。开源提供商使用得更多一些,其中Hugging Face位居第二,GPT4All和Ollama也进入前8名。在托管提供商方面,我们看到Vertex AI实际上超过了AzureOpenAI,Cohere和Amazon Bedrock也不遑多让。

Others are asking
Ollama
以下是关于 Ollama 的相关信息: 在电脑上运行本地大模型的相对简化模式: 步骤: 1. 打开 Ollama 官网 https://ollama.com,下载应用并安装。 2. 在 Mac 系统搜索 terminal 或终端,点击回车,弹出的简洁框框就是。输入想要运行的大模型(例如:ollama run llama2),并回车。等待下载完成,即可输入内容,和 llama2 愉快交流。 TagTool With Ollama 打标工具: 先去下载并安装 Ollama,然后打开 Powershell 运行相关命令。 Win 编辑 run_win.ps1 文件,Mac 编辑 run_mac.sh 文件,将目录中的图片路径和触发词填写,运行即可。 从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程中的 Ollama 部署: 步骤: 1. 点击进入,根据电脑系统,在 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 2. 下载完成后,双击打开,点击“Install”。 3. 安装完成后,将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 。 4. 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 是为了方便测试,下载快,自己设备充足的话,可以下载更大的模型)。 5. 对于 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车;对于 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行,粘贴进入,点击回车。等待下载完成即可。
2025-02-18
类似于ollama和vllm这样的LLM 框架有哪些
以下是类似于 ollama 和 vllm 的 LLM 框架: 1. Encoderonly 框架(也叫 AutoEncoder),典型代表如 BERT 等。 2. Encoderdecoder 框架,典型代表如 T5 和 GLM 等。 3. Decoderonly 框架(也叫 AutoRegressive),典型代表如 GPT 系列、LLaMa、PaLM 等。 此外,还有一些在 LLM 应用中发挥重要作用的框架,如: 1. LangChain:是当前大模型应用开发的主流框架之一,提供了一系列工具和接口,其核心在于“链”概念,包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件,生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 2. LlamaIndex:在促进 LLM 和整合上下文数据方面表现出色,抽象出许多提示链的细节,与外部 API 的接口,从向量数据库检索上下文数据,并在多个 LLM 调用中维持内存。
2025-02-17
Ollama配置
以下是关于 Ollama 配置的详细步骤: 1. 进入 ollama.com 下载程序并安装,该程序支持 Windows、Linux 和 MacOS 系统。 2. 查找 cmd 进入命令提示符(Windows 系统)或通过相应方式进入终端(Mac 系统),输入“ollama v”检查版本,安装完成后版本应显示 0.1.26。 3. 输入“cls”清空屏幕,然后直接输入“ollama run gemma”运行模型(默认是 2b 版本),首次需要下载,需等待一段时间。若想用 7b 版本,运行“ollama run gemma:7b”。 4. 完成以上操作后就可以直接对话。2b 版本的反应速度快,但能互动的话题有限。7b 版本能运行,但可能会有卡顿,输出内容质量相对较高,但无论 2b 还是 7b,对非英文语种的反馈都不是很稳定。 5. 模型里一些常用的内部指令:“/set”显示设置界面可调整的设置项,“/show”显示模型信息。 另外,还有一种部署 Ollama 的方式: 1. 点击进入 ollama.com 根据电脑系统下载 Ollama。 2. 下载完成后,双击打开,点击“Install”。 3. 安装完成后,将“http://127.0.0.1:11434/”复制进浏览器中,若出现相应字样,表示安装完成。 4. 下载 qwen2:0.5b 模型(可根据自身设备情况选择更大的模型)。 对于 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd 点击回车。 对于 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 5. 复制相关命令行,粘贴进入并回车,等待下载完成。下载完成后,大模型已在本地运行,输入文本即可进行对话。
2025-02-16
如何在本机上安装ollama
在本机上安装 Ollama 的步骤如下: 1. 点击进入 https://ollama.com/download ,根据您的电脑系统下载 Ollama。 2. 下载完成后,双击打开,点击“Install”进行安装。 3. 安装完成后,将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器中。如果出现相关字样,表示安装完成。 此外,还需注意: 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 是为了方便测试,下载快,自己设备充足的话,可以下载更大的模型): 如果是 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车。 如果是 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行,粘贴进入,点击回车。 安装完之后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序即可,在 linux 上可以通过 ollama serve 启动)。可以通过 ollama list 进行确认。还可以通过 ollama 命令下载模型。
2025-02-06
Ollama
以下是关于 Ollama 的相关信息: 打标工具安装: 先去下载并安装 Ollama,然后打开 Powershell 运行相关命令。 Win 编辑 run_win.ps1 文件,Mac 编辑 run_mac.sh 文件,将目录中的图片路径和触发词填写,运行即可。 对于 Windows 版,打开 WebUI,找到 Tagger 选项卡,如果没有则参考教程安装插件。 前往 https://github.com/starik222/BooruDatasetTagManager/releases 下载软件包,解压缩后双击运行即可。 本地部署资讯问答机器人: 支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 cpu 和 gpu。 提供模型库,可通过 https://ollama.com/library 查找并下载不同模型,以满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型,可修改模型的温度参数等设置特定的系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面。 安装时访问 https://ollama.com/download/ ,安装完后确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 应用实例本地部署 Google Gemma: 环境准备:进入 ollama.com 下载程序并安装(支持 windows、linux 和 macos),在命令提示符中输入 ollama v 检查版本,安装完成后版本应为 0.1.26,cls 清空屏幕,输入 ollama run gemma 运行模型(默认 2b),首次需下载,想用 7b 则运行 ollama run gemma:7b 。 常用内部指令:/set 显示设置界面可调整的设置项,/show 显示模型信息,/load<model> 加载已有模型,/bye 退出。 2b 反应速度快但互动话题有限,7b 输出内容质量相对较高但有卡顿,对非英文语种反馈不稳定。
2025-02-06
除了ollama外还有什么好用
除了 Ollama 外,以下是一些好用的本地部署或相关的工具和框架: 1. Google Gemma:Google 发布的家用版小模型,分别有 2b(20 亿参数)和 7b(70 亿参数)版本。相对千亿参数的大模型,这种小模型可能不适合解决特别复杂的任务,但从趋势上看是模型本地化提升基础操作效率的模板。小型的 llama 也支持本地部署。 2. Langchain:支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,易于使用,适用于多种操作系统,同时支持 cpu 和 gpu。提供模型库,用户可从中下载不同模型,还支持自定义模型、API 和集成,社区贡献丰富。 如果您想了解更多关于这些工具和框架的详细信息,建议您进一步查阅相关资料。
2025-02-03
嵌入式WEB翻译插件
以下是关于嵌入式 WEB 翻译插件的相关信息: SD 提示词自动翻译插件 promptallinone: 作者:白马少年 发布时间:20230529 20:00 原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/qIshiSRZiTiKGqDFGjD0g 在 Stable Diffusion 中输入提示词只能识别英文,秋叶整合包包含提示词联想插件。 常用翻译软件如 DeepL(网址:https://www.deepl.com/translator,可下载客户端)、网易有道翻译(可 ctrl+alt+d 快速截图翻译),但复制粘贴来回切换麻烦。 自动翻译插件 promptallinone 安装方式:在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装,或把下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下,安装完成后重启 webUI。 插件特点: 一排小图标,第一个可设置插件语言为简体中文。 第二个图标是设置,点开后点击第一个云朵图标可设置翻译接口,点击第一行下拉菜单可选择翻译软件。 AIGC 落地应用 Open AI Translator(强烈推荐): 推荐指数:🌟🌟🌟🌟🌟 是接入了 GPT 能力的文本翻译、总结、分析类产品,翻译功能适合浏览网页时查询个别单词、句子。 最大优势是可在脱离只提供产品内 AI 能力的场景使用,如任何 web 场景,配合 Arc Browser 而非 Chrome 使用效果更佳。 调用方式:选中页面中的文本后会悬浮该插件,点击即可翻译,速度极快,摆脱“复制打开翻译软件粘贴翻译”的流程。 可用于文本分析、分析代码,搭配 Chat GPT 使用效果好。 开发者模式下也可辅助使用。 注:安装后需获取 Open AI 的 API Key,首次打开插件设置好 Open AI Key 地址,找地方保存好 API Key 方便使用。 下载地址:
2025-02-15
可以嵌入AI玩具的硬件
以下是关于可以嵌入 AI 玩具的硬件的相关信息: 一个名为“跃然创新”的 20 人小微创业团队,将大模型装进毛绒玩具里,赋予毛绒玩具生命。其 CEO 李勇和 COO 高峰是资深的互联网+硬件从业者。 做儿童场景产品是李勇和高峰长久以来的梦想,源于对天猫精灵多数语音交互来自孩子这组数据的洞察。之前智能音箱的 AI 交互体验不够好,直到 ChatGPT 出现,他们确定将大模型和毛绒玩具结合,做一家陪伴孩子成长的 AI 毛绒玩具公司。 “情绪价值”是李勇理解儿童陪伴场景的关键词,认为 AI 毛绒玩具更具情感陪伴属性,相较于音箱、故事机、机器人、平板等,毛绒玩具更能带给孩子安全感。 明确了 AI+毛绒玩具的产品方向后,团队基于大模型做训练、引进 IP 版权、接洽供应链全速推进。未来除了联名 IP 外,也会有自己的原创 IP。 基于数百名孩子的调研结果,不同孩子使用 AI 毛绒玩具有区别,但基本都喜欢。李勇强调跟它聊得越多,它就越懂孩子、越能发现孩子的潜能。 由于毛绒玩具购买者与使用者分离,团队做了很多让家长有安全感的工作,比如家长可通过 App 查看聊天记录,危险话题会推送预警信息,还能从聊天记录了解孩子真实喜好,AI 毛绒玩具成为家长和孩子沟通的桥梁。 团队透露近期首款 AI 毛绒玩具产品会面世。
2025-01-14
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
Coze中能给变量在赋值中嵌入其它变量并同时 使用公式么
在 Coze 中,变量是以 keyvalue 形式存储数据的,是 Bot 的数据记忆功能。大语言模型会根据用户输入内容进行语义匹配,为定义的变量赋值并保存值。您可以在提示词中为 Bot 声明某个变量的具体使用场景。 创建变量可在创建 Bot 的页面进行。对变量进行赋值时,首先可以在给大模型的提示词中做声明,例如:“与您的用户进行互动,并根据 user_language 变量,用他们偏好的语言在线搜索。除非另有设置,用户查询的语言应指导您的回答和搜索”。这段提示词相当于告诉了 LLM,user_language 这个变量该如何赋值以及使用。 变量创建并赋值后,如 user_language 变量,就可以在工作流中作为变量使用。这一块解释起来有些抽象,具体可以参考后面的例子,真正用一遍就懂了。 综上,在 Coze 中能给变量在赋值中嵌入其它变量并同时使用公式,但具体的实现方式和规则需要根据具体的提示词和使用场景来确定。
2024-12-11
智能体如何嵌入课件
以下是关于智能体嵌入课件的相关内容: 在提示词培训课中: 点击“创建智能体”按钮。 输入对智能体的描述,如有准备好的提示词模板可直接粘贴。 ChatGLM 的智能体配置可自动生成,默认勾选增强能力,可根据实际需求调整,也可上传本地文件作为知识原料形成智能体的知识库。 在基础通识课中: 以可视化方式讲解 Transformer 架构,单词先拆分再嵌入(embedding),为保证语序不乱会做位置编码标记,嵌入后进入自助运力机制模型。 在 AI 智能体:企业自动化的新架构 Menlo Ventures 中: 轨道智能体被赋予更高级目标和更多自由度选择实现方法和工具,受程序性知识指导,拥有预定义工具并受保护栏和审查措施约束。 运行时会产生规划智能体评估应用程序当前状态、选择并执行最佳链条、进行审查和确保一致性等模式。 请注意,由于最近盗版事件频发,需要课件的扫群主二维码获取。
2024-10-16
如何自己弄一个网页嵌入型的智能问答对话AI
以下为您介绍如何自己弄一个网页嵌入型的智能问答对话 AI: AskAI 是一个不错的选择。它是一个构建自己的 AI 问答系统的平台,用户可以通过无代码的方式,在几分钟内构建自己的 AI 问答系统。 其特点和优势包括: 1. 能够快速构建:在短时间内即可完成。 2. 嵌入方式灵活:可以将构建好的系统分享到任何网页上,嵌入到网页中,或通过 API 进行访问。 3. 技术支持:使用 OpenAI 的嵌入技术。 AskAI 的官网是:https://www.myaskai.com 。通过该平台,您能够较为便捷地实现自己的网页嵌入型智能问答对话 AI 的需求。
2024-09-02
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
如何将自有的材料做向量化处理
很抱歉,目前没有关于如何将自有的材料做向量化处理的相关内容。但一般来说,将自有材料进行向量化处理可以考虑以下步骤: 1. 数据清洗和预处理:清理和整理材料中的噪声、错误和不一致的数据。 2. 特征提取:根据材料的特点选择合适的特征,例如文本材料可以提取词袋模型、TFIDF 等特征。 3. 选择向量化方法:常见的有词向量(如 Word2Vec、GloVe 等)、文档向量(如 Doc2Vec)等。 4. 训练模型:使用选择的向量化方法和预处理后的数据进行训练。 由于缺乏具体的材料类型和应用场景等详细信息,以上步骤仅为一般性的指导,实际操作可能会有所不同。
2025-02-06
机器学习的子领域包括: 监督学习,常用算法如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习,如聚类、降维等算法。 强化学习,那深度学习是哪一种啊
深度学习是机器学习的一个子领域。 在机器学习中,深度学习是一种利用深度神经网络来学习数据特征和模式的方法。 深度学习的特点包括: 1. 具有复杂的网络结构,如前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。 2. 能够自动从大量数据中提取高级特征。 深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2025-01-21
向量数据库和矢量数据库的区别
向量数据库和传统数据库(可视为您所提到的“矢量数据库”)主要有以下区别: 1. 查找方式: 传统数据库需要精确的关键词或类别进行查找,如同在普通图书馆中需知道书的具体位置或分类。 向量数据库可以通过自然语言描述所需内容,系统能理解意图并找到最相关的内容。 2. 组织方式: 传统数据库中信息被严格分类和组织,类似图书馆里的书架和编号系统。 向量数据库中信息根据内在特征和相似性自然聚集,如同魔法图书馆里书籍自动根据内容相似性浮动聚集。 3. 灵活性: 传统数据库若要更换组织方式,可能需重新安排整个架构。 向量数据库中,新加入的数据会自动找到合适位置,无需重新组织整个系统。 4. 发现新内容: 传统数据库较难偶然发现相关但之前未知的内容。 向量数据库在搜索时可能发现许多相关但之前不知道的内容,因其理解内容本质而非仅依赖标签。 此外,向量数据库以多维向量形式保存信息,代表某些特征或质量,能根据数据的向量接近度或相似度快速、精确地定位和检索数据,从而实现根据语义或上下文相关性进行搜索。而传统数据库通常以表格形式存储简单数据,搜索依赖精确匹配或设定标准。 为了在人工智能和机器学习应用中利用非结构化数据(如文本、图像和音频等),需要使用嵌入技术将其转换为数字表示,嵌入过程通常通过特殊神经网络实现,使计算机能更有效地辨别数据中的模式和关系。
2025-01-10
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
什么是大模型一体机
大模型一体机是一个相对复杂的概念。通俗来讲,大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其本质是两个文件:一个是参数文件,类似于问答机器人的“大脑镜像”,负责处理和生成文本信息;另一个是包含运行这些参数的代码文件。 大模型的训练和使用过程可以类比为上学参加工作: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称之为推导(infer)。 大模型的特点包括: 1. 预训练数据非常大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 在架构方面,大模型有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等类型。目前常见的 AI 助手多采用 decoderonly 架构。
2025-02-18
传统AI、大模型、AGI的区别
传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别: 传统 AI: 语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。 运作逻辑规律可观测,具有 ifelse 式的逻辑性。 大模型: 凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。 运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构,是一个大参数(千亿级别)的回归方程,底层是 function loss 损失函数,能在一定 prompt condition 情况下,repeat 曾经出现过的数据内容,实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory,repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比,Alpha Go 是增强学习模型,有推理能力,而大语言模型这块很弱。 AGI(通用人工智能): 部分人觉得 LLM(大语言模型)具有 AGI 潜力,但 LeCun 反对。 目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。 在公众传播层面: AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 LLM 指 NLP 领域的大语言模型,如 ChatGPT。 GenAI 是生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了 LLM 和 AIGC。 公众传播一般会混用上述名词,但底层是 transformer 结构。
2025-02-18
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18