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ollama嵌入向量在模型后有什么用

回答

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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。

其他人在问
ollama下载链接
Ollama 的下载链接为:https://ollama.com/download 。 Ollama 具有以下特点: 1. 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。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库,用户可通过 https://ollama.com/library 查找并下载不同的模型,这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件。 4. 支持用户自定义模型,可通过简单步骤修改模型的温度参数等。 5. 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。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 安装完之后,确保 ollama 后台服务已启动(在 macOS 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。还可通过 ollama 命令下载模型。
2024-11-07
如何通过ollama 搭建本地知识库
以下是通过 Ollama 搭建本地知识库的步骤: 1. 了解背景:本文思路来源于视频号博主黄益贺,旨在分享如何部署本地大模型及搭建个人知识库,让您了解相关核心技术及流程。 2. Ollama 简介:Ollama 是一个开源框架,用于简化本地运行大型语言模型的过程,是轻量级、可扩展的,提供简单 API 和预构建模型库,适合初学者和非技术人员,能推动大型语言模型的发展和应用。 3. 安装 Ollama:官方下载地址为 https://ollama.com/download ,安装完成后可通过访问特定链接判断是否安装成功。 4. 运行本地大模型:安装完成后,在命令行中运行相应命令,模型名称可通过查看,如选择 llama2 大模型,可根据机器配置选择合适参数的模型,运行时 Ollama 会自动下载大模型到本地。 此外,还有关于本地部署资讯问答机器人:Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG 的相关内容,包括加载所需库和模块、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。
2024-10-12
Ollama是什么?
Ollama 是一个开源框架,具有以下特点和功能: 1. 专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计,简化了部署过程,方便非专业用户管理和运行复杂模型。 2. 是一个轻量级、可扩展的框架,提供简单的 API 来创建、运行和管理模型,还有预构建模型库,降低了使用门槛,适合自然语言处理研究、产品开发以及初学者或非技术人员使用。 3. 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 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 CPU 和 GPU。 4. 提供模型库,用户可从中下载不同的模型,这些模型有不同的参数和大小,以满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 5. 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。 6. 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。 7. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 官方下载地址:https://ollama.com/download 。安装完成后,可通过 ollama list 确认,未下载模型时通常显示为空。可通过 ollama 命令下载模型。
2024-10-09
dify的部署和ollama联动
以下是关于 Dify 与 Ollama 联动部署的相关信息: Ollama 的特点和功能: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同参数和大小的模型,通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持自定义模型,可修改温度参数调整创造性和连贯性,或设置特定系统消息。 5. 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。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 Ollama 的安装和使用: 1. 访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。 2. 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。 3. 通过 ollama 命令下载模型。 Google Gemma 的本地部署: 1. 进入 ollama.com 下载程序并安装(支持 Windows、Linux 和 macOS)。 2. 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。 3. 输入 cls 清空屏幕,然后输入 ollama run gemma 运行模型(默认是 2b),首次需要下载。若想用 7b,运行 ollama run gemma:7b 。 4. 完成后可直接对话。2b 反应速度快但互动话题有限,7b 输出内容质量相对高但可能卡顿,对非英文语种反馈不稳定。 5. 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。 整体框架设计思路: 可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现,后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。本次开发的运行环境是 Intel Mac,其他操作系统也可行。下载模型等可能需要梯子。 Langchain 简介: Langchain 是当前大模型应用开发的主流框架之一,提供一系列工具和接口,使与 LLM 交互变简单。其核心在于“链”概念,是模块化组件系统,包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件,可灵活组合支持复杂应用逻辑。其生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具,帮助开发者高效管理从原型到生产的各个阶段以优化 LLM 应用。
2024-10-08
如在腾讯云上部署ollama
以下是在腾讯云上部署 Ollama 的详细步骤: 一、下载并安装 Ollama 1. 根据您的电脑系统,点击进入 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/ 二、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) 1. 如果您是 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车。如果您是 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。 2. 复制以下命令行,粘贴进入,点击回车。 3. 回车后,会开始自动下载,等待完成。(这里下载久了,可能会发现卡着不动,不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口,键盘点空格,就会刷新了) 4. 下载完成后您会发现,大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。 三、下载 Open WebUI 1. 回到桌面,再打开一个新的终端窗口(可以放心多个窗口,不会互相影响)。如果您是 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车。如果您是 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。 2. 将以下命令输入,等待下载。 3. 出现相关图示,即是下载完成。 4. 点击或复制下方地址进入浏览器:http://localhost:3000/auth/ 5. 点击进行注册即可,注册输入昵称、邮箱、密码。注册完即可登录进入。 6. 登入后,看到如下页面,点击顶部的 Model,选择“llama3:8b”。 7. 完成。您已经拥有了一个属于自己的本地大语言模型。可以开始与他对话啦! 四、部署 Google Gemma 1. 首先进入 ollama.com,下载程序并安装(支持 windows,linux 和 macos)。 2. 查找 cmd 进入命令提示符,输入 ollama v 检查版本,安装完成后版本应该显示 0.1.26。 3. 输入 cls 清空屏幕,接下来直接输入 ollama run gemma 运行模型(默认是 2b),首次需要下载,需要等待一段时间,如果想用 7b,运行 ollama run gemma:7b 。 4. 完成以后就可以直接对话了,2 个模型都安装以后,可以重复上面的指令切换。
2024-09-27
有没有类似ollama的本地大模型部署工具
以下是一些类似 Ollama 的本地大模型部署工具: Google Gemma:Google 发布的家用版小模型,有 2b(20 亿参数)和 7b(70 亿参数)版本。部署环境相比之前有所改善,可按照以下步骤进行部署:首先进入 ollama.com,下载程序并安装(支持 Windows、Linux 和 macOS)。查找 cmd 进入命令提示符,输入“ollama v”检查版本,安装完成后版本应该显示 0.1.26。然后清空屏幕,输入“ollama run gemma”运行模型(默认是 2b),首次需要下载,如需使用 7b 版本,运行“ollama run gemma:7b”。完成后即可直接对话。 Qwen2:0.5b 模型:下载步骤如下: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。之后复制相关命令行,粘贴进入并回车,等待自动下载完成。 Ollama 本身:Ollama 是一个开源的框架,旨在简化在本地运行大型语言模型(LLM)的过程。它是一个轻量级、可扩展的框架,提供了简单的 API 来创建、运行和管理模型,以及一个预构建模型库,降低了使用门槛,不仅适用于自然语言处理研究和产品开发,还适合初学者或非技术人员使用,特别是希望在本地与大型语言模型交互的用户。通过简单的安装指令和一条命令即可在本地运行大模型。
2024-09-09
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
哪个服务可以把comfyui嵌入到现在有的网站
ComfyUI 是一个基于 Stable Diffusion 模型的图形用户界面(GUI),它允许用户通过节点式工作流设计和执行高级的图像生成任务。根据搜索结果,ComfyUI 可以作为一个独立的应用程序运行,并且似乎没有直接的选项将其嵌入到现有的网站中。 但是,如果你想将 ComfyUI 的功能集成到现有的网站中,你可以考虑以下几种方法: 1. 反向代理:可以在服务器上运行 ComfyUI,并使用反向代理服务(如 Nginx 或 Apache)将特定路由指向 ComfyUI 的接口,这样用户就可以通过你的网站访问 ComfyUI 的功能。 2. iframe 嵌入:如果 ComfyUI 提供了可以直接访问的 URL 并且可以作为服务运行,你可以尝试使用 HTML 的 `<iframe>` 标签将其嵌入到你的网页中。但是,出于安全和同源策略的考虑,这可能需要 ComfyUI 服务端的支持。 3. API 集成:如果 ComfyUI 支持 API 调用,你可以在自己的网站后端创建一个代理服务,将用户的请求转发给 ComfyUI 的 API,并将结果返回给前端用户。 4. 微服务架构:将 ComfyUI 作为微服务架构的一部分运行,并通过内部网络提供其功能,你的主网站应用程序可以通过服务间通信与之交互。 5. Web 服务集成:如果 ComfyUI 提供了 Web 服务接口,你可以在你的网站后端使用服务器端渲染技术(如 Node.js、PHP、Python 等)来与 ComfyUI 进行交云,并动态生成用户界面。 6. 容器化部署:使用 Docker 或其他容器化技术将 ComfyUI 部署为一个容器实例,并通过容器编排工具(如 Kubernetes)管理其运行,你的网站可以通过网络请求与之通信。 请注意,这些方法可能需要一定的技术知识和额外的配置工作。此外,确保任何集成都符合 ComfyUI 的使用条款和版权要求。如果你需要具体的技术指导,可能需要联系 ComfyUI 的开发者或查阅相关的开发者文档。
2024-04-23
数据如何向量化
数据向量化是为了实现高效的文档检索,将原始的文本数据转化为数值向量的过程。其目的是将文本数据映射到低维向量空间,使语义相似的文本距离较近,不相似的较远。但这一过程会导致一定程度的信息损失,因为文本的复杂性和多样性难以用有限向量完全表达,可能忽略细节和特征,影响文档检索准确性。 在语义搜索中,根据用户问题从文档集合中检索语义最相关的文档,主流方法是基于数据向量化结果,利用向量空间中的距离或相似度度量语义相似度,但存在局限性,如不能完全反映真实语义相似度,向量空间中的噪声和异常值会干扰结果,导致准确率无法 100%保证。 在计算机科学和数据分析中,向量常被用作表示数据点的方式,是一个数值列表或数组,每个数值代表数据点的一个特征。多维数据运算常以矩阵形式进行,矩阵乘法是基本操作。归一化是数据预处理的关键技术,用于调整数值数据范围,常用方法有最小最大缩放和 Z 得分标准化。 在向量数据库中,当用户输入查询时,如“激动人心的科幻冒险”,会转换成一个向量,例如,表示对不同元素的偏好程度。向量数据库存放的是词在不同维度上的相对位置,数据的存储和检索与传统 Excel 和关系数据库有很大不同。关于文字如何转换成向量,实际的向量结构会很复杂。
2024-10-12
以图片为主的PDF文件向量化的本地大模型推荐
以下是关于以图片为主的 PDF 文件向量化的本地大模型的相关信息: RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,可通过检索增强生成 RAG 技术实现。RAG 应用包括 5 个过程: 1. 文档加载:从多种来源加载文档,如包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据以及代码等。 2. 文本分割:把文档切分为指定大小的块。 3. 存储:包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,生成更合理的答案。 PDF 翻译的 AI 产品: 1. DeepL(网站):,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):,安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择相关翻译选项。 3. Calibre(电子书管理应用):,下载安装并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):,点击导航栏「文件翻译」,上传多种格式文件,支持选择领域和导出格式。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可导入多种格式文档,但有免费次数限制且进阶功能需付费。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-06
稀疏向量有什么用,跟稠密向量油什么区别
稀疏向量和稠密向量在多个领域都有重要的应用,它们的主要区别在于元素的分布和存储方式。 稀疏向量中,大部分元素的值为零或为空,只有少数元素具有非零值。其主要用途包括: 1. 在处理大规模数据时,能够节省存储空间和计算资源,例如在自然语言处理中处理高维的词向量。 2. 对于具有稀疏特征的数据,能够更有效地表示和处理,比如在推荐系统中用户的兴趣特征。 稠密向量则是大多数元素都具有非零值。其特点和适用场景包括: 1. 更适合表示数据特征分布较为均匀的情况。 2. 在一些需要精确计算和密集运算的场景中表现较好,例如图像识别中的像素特征向量。 总的来说,选择使用稀疏向量还是稠密向量取决于具体的应用场景和数据特点。
2024-09-07
支持向量机
支持向量机(SVM)是一种重要的机器学习算法。 在深度学习的发展历程中,尽管取得了一些进展,但在特定时期,如人工智能寒冬期间,用于神经网络研究的资金很少,人工智能领域发展受到一定限制。在此期间,Cortes 和 Vapnik 于 1995 年开发的支持向量机表现突出,使得一些重要进展如 Hochreiter 和 Schmidhuber 在 1997 年为递归神经网络开发的长短期记忆(LSTM)被忽视。后来随着计算机性能提升,神经网络逐渐与支持向量机相竞争,且在相同数据量下能获得更好结果,同时神经网络在有更多训练数据时会持续改进。 在算法学习中,支持向量机属于强学习器。强学习器通常具有高准确率,能很好地泛化到新数据上,例如深度神经网络或支持向量机,能够捕捉数据中的复杂模式。而弱学习器准确率仅略高于随机猜测,通常是简单的模型,如决策树桩。
2024-09-06
向量数据库
向量数据库是大语言模型从工具走向生产力实践中热门的 RAG 方式所必备的基础设施。 RAG 能够从海量文本数据中检索相关信息并生成高质量文本输出,而向量数据库在其中发挥着重要作用。 目前市面上的向量数据库众多,操作方式无统一标准。本文将基于 LangChain 提供的 VectorStore 类中的统一操作方法,以 chroma 向量数据库作为示例,从最为基础的 CRUD 入手介绍其使用方法。 向量数据库的工作原理如下: 如果是文本,会通过模型转换成向量对象,对象存入数据库中再去使用。传统数据库以表格形式存储简单数据,向量数据库处理的是复杂的向量数据,并使用独特方法进行搜索。常规数据库搜索精确匹配数据,向量数据库则使用特定相似性度量寻找最接近匹配,使用特殊的近似近邻(ANN)搜索技术,包括散列搜索和基于图的搜索等方法。 要理解向量数据库的工作原理及其与传统关系数据库(如 SQL)的不同,必须先理解嵌入的概念。非结构化数据(如文本、图像和音频)缺乏预定义格式,给传统数据库带来挑战。为在人工智能和机器学习应用中利用这些数据,需使用嵌入技术将其转换为数字表示,嵌入就像给每个项目赋予独特代码,以捕捉其含义或本质。
2024-09-02
向量数据库高效储存是什么意思 举个例子
向量数据库高效储存指的是专门用于存储高维向量,以实现快速准确的相似性搜索。在人工智能领域,尤其是自然语言处理和计算机视觉等方面,模型会生成并处理大量高维向量,传统数据库难以有效应对,向量数据库则为这些应用提供了高度优化的环境。 例如,像 GPT3 这样的大型语言模型,有 1750 亿个参数,会产生大量向量化数据,传统数据库很难有效处理,而向量数据库能够有效地管理和查询这些向量。 从系统角度看,预处理管道中向量数据库至关重要,负责高效存储、比较和检索多达数十亿的嵌入(即向量)。市场上常见的选择如 Pinecone,完全由云托管,容易上手,具备大型企业在生产中所需的多种功能。同时,还有 Weaviate、Vespa 和 Qdrant 等开源系统,通常具有出色的单节点性能,可针对特定应用定制;Chroma 和 Faiss 等本地向量管理库,有丰富的开发人员经验,便于启动小型应用程序和开发实验;pgvector 之类的 OLTP 扩展,对于特定开发人员和企业也是一种解决方案。 向量存储是用于存储和检索文本嵌入向量的工具,这些向量是文本数据的数值表示,能让计算机理解和处理自然语言。其主要功能包括高效存储大量文本向量、快速检索相似文本向量以及支持复杂的查询操作,如范围搜索和最近邻搜索。
2024-08-27
如何用ai模型做训练
以下是关于如何用 AI 模型做训练的相关内容: 要在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变,应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和学徒实践开始,AI 也应如此。当前的学习方式存在问题,应通过堆叠模型训练,如先训练生物学、化学模型,再添加特定数据点。就像预医学生从基础课程学起,设计新疗法的科学家经历多年学习和指导,这种方式能培养处理细微差别决策的直觉。 大模型的构建过程包括: 1. 收集海量数据:如同教孩子博学多才要让其阅读大量资料,对于 AI 模型要收集互联网上的各种文本数据。 2. 预处理数据:像为孩子整理适合的资料,AI 研究人员要清理和组织收集的数据,如删除垃圾信息、纠正拼写错误等。 3. 设计模型架构:为孩子设计学习计划,研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构,通常是复杂的神经网络,如 Transformer 架构。 4. 训练模型:像孩子开始学习,AI 模型开始“阅读”数据,通过反复预测句子中的下一个词等方式逐渐学会理解和生成人类语言。 为提高 AI 模型的鲁棒性,应对可能的“恶意”样本数据导致的幻觉,可使用对抗训练技术,让模型在训练中接触并学会识别和抵抗。
2024-11-13
大模型排名
以下是关于大模型排名的相关信息: 斯坦福发布了大模型排行榜 AlpacaEval,这是一种基于 LLM 的全自动评估基准,更加快速、廉价和可靠。项目链接:https://github.com/tatsulab/alpaca_eval ,排行榜链接:https://tatsulab.github.io/alpaca_eval/ 。 该排行榜分为以 GPT4 和 Claude 为元标注器的两个子榜单。 在 GPT4 评估榜单中,GPT4 稳居第一,胜率超过 95%;Claude 和 ChatGPT 胜率都在 80%以上,分别排名第二和第三,Claude 以不到 3%的优势超越 ChatGPT。 开源模型中,WizardLM 以仅 130 亿的参数版本排名第一,击败了 650 亿参数量的 Guanaco;Vicuna 发挥稳定,胜率超过 70%排在第六,紧追 Guanaco 65B;Falcon Instruct 40B 表现不佳,仅位居 12 名,略高于 Alpaca Farm 7B。 AlpacaEval 团队已开源所有模型评估代码和分析数据,以及支持未来新模型榜单更新的测试工具,但它仍不是一个全面的模型能力评测系统,存在指令比较简单、评分可能更偏向风格而非事实、没有衡量模型可能造成的危害等局限性。 中国国内的大模型排名可能在短时间内会有变化,作为 AI 机器人无法提供最新的信息。要获取最新的中国国内大模型排名,您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台,在会定期更新相关的排名报告,可以供您查阅。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-13
图生文模型
以下是关于图生文模型的相关信息: Kolors 是一款强大的开源文生图模型,具有更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力,以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题。实测效果很不错,展现了快手的技术实力。 Tripo AI 中,文生 3D 模型是用一段文字生成 3D 模型,在「Create」界面底部输入框输入提示词(不支持中文),不会写提示词可点击输入框左侧的</>按钮随机生成并自动填入。填写好提示词后点击右侧「Create」生成 3D 模型,每次生成 4 个基础模型,不满意可点击「Retry」重新生成。有满意的模型点击单个模型下方黄色的「Refine」精修,精修进度在「My Models」中查看,一般 5 分钟左右完成。图生 3D 模型是用一张图片生成 3D 模型,点击输入框右侧的图标上传图片即可生成,一次生成一个基础模型,同样支持重生成和精修。 Tusiart 文生图操作流程包括:定主题,确定生成图片的主题、风格和信息;选择基础模型 Checkpoint,找内容贴近的模型;选择 lora,寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量;ControlNet 用于控制图片中特定图像;设置 VAE 无脑选择 840000;Prompt 提示词用英文写需求,单词和短语用英文半角逗号隔开;负向提示词 Negative Prompt 用英文写避免产生的内容,单词和短语组合并用英文半角逗号隔开;采样算法一般选 DPM++ 2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器;采样次数根据采样器特征,选 DPM++ 2M Karras 时一般在 30 40 之间;尺寸根据个人喜好和需求选择。
2024-11-13
大小模型协同有哪些设计,具体应用有哪些呢?
大小模型协同的设计主要包括以下方面: 1. 大型模型方面: 大型语言模型:专注于处理和生成文本信息,通过分析大量的文本数据来理解和生成自然语言。 大型多模态模型:能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息,在更多样化的任务中应用。 2. 小型模型方面:通常是被设计来完成特定任务的。 其具体应用包括: 1. 人机协同模式: 模式一:以人为主导,大模型提供建议(copilot 阶段),如同副驾驶,开车时提供建议,决定权在人手中。 模式二:人和大模型协同工作,合作完成同一个工作(embedding 阶段),在实际工作场景中,一些小环节由大模型完成,提高效率。 模式三:人指挥大模型工作(数字员工阶段),但此阶段目前少见,大模型还不能完全独立完成具体工作,可能是工程或大模型能力欠缺导致。 当下努力方向应是从简单使用大模型得到建议,转变为让大模型深度融入工作流,形成有高价值的一套 agent。数字员工阶段尚不成熟,可由其他大厂和学界先多尝试。
2024-11-13
大小模型协同有哪些数据
大小模型协同的数据来源广泛且多样,主要包括以下方面: 大模型方面: 预训练数据非常大,往往来自于互联网,涵盖论文、代码以及可爬取的公开网页等,通常采用 TB 级别的数据进行预训练。 像 GPT3 这样的大模型参数众多。 例如 Gemini 模型,其预训练数据集使用来自网络文档、书籍、代码的数据,并包括图像、音频和视频数据。 小模型方面: 针对特定任务进行训练,数据主要由与任务相关的内容组成,如专门识别猫或狗的模型,其训练数据主要是猫猫狗狗的照片。 大模型具有更广泛的应用范围和更多的通识知识,能处理多种不同任务;小模型在特定任务上表现出色。但大模型的知识来源于有限的训练数据,并非无限,且知识库不会自动更新,在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。
2024-11-13
大模型排名以及排名的评测标准维度是什么
以下是一些常见的大模型排名及评测标准维度: FlagEval(天秤)大模型评测体系及开放平台: 地址: 简介:旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集,协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能,同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助,大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架,细粒度刻画基础模型的认知能力边界,可视化呈现评测结果。 CEval: 地址: 简介:构造了一个覆盖人文,社科,理工,其他专业四个大方向,52 个学科(微积分,线代…),从中学到大学研究生以及职业考试,一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb: 地址: 简介:中文通用大模型匿名对战评价基准,这是一个中文通用大模型对战评价基准,它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval: 项目链接:https://github.com/tatsulab/alpaca_eval 排行榜链接:https://tatsulab.github.io/alpaca_eval/ 该研究团队选择了目前在开源社区很火的开源模型,还有 GPT4、PaLM 2 等众多「闭源」模型,甚至还开设了一个「准中文」排行榜。 AlpacaEval 分为以 GPT4 和 Claude 为元标注器的两个子榜单。 在斯坦福的这个 GPT4 评估榜单中: GPT4 稳居第一,胜率超过了 95%;胜率都在 80%以上的 Claude 和 ChatGPT 分别排名第二和第三,其中 Claude 以不到 3%的优势超越 ChatGPT。 值得关注的是,获得第四名的是一位排位赛新人——微软华人团队发布的 WizardLM。在所有开源模型中,WizardLM 以仅 130 亿的参数版本排名第一,击败了 650 亿参数量的 Guanaco。 而在开源模型中的佼佼者 Vicuna 发挥依然稳定,凭借着超过 70%的胜率排在第六,胜率紧追 Guanaco 65B。 最近大火的 Falcon Instruct 40B 表现不佳,仅位居 12 名,略高于 Alpaca Farm 7B。 AlpacaEval 的技术细节: 人类一致性:标注者与交叉标注集中人类多数票之间的一致性。 价格:每 1000 个标注的平均价格。 时间:计算 1000 个标注所需的平均时间。相对于人工标注,全自动化的 AlpacaEval 仅需花费约 1/22 的经济成本和 1/25 的时间成本。 AlpacaEval 评估模型的方式: alpaca_eval:直接根据目标模型输出的响应来评估模型。 alpaca_eval evaluate_from_model:根据 HuggingFace 已注册模型或这 API 提供商来端到端评测模型。 评测过程分为以下 3 步: 1. 选择一个评估集,并计算指定为 model_outputs 的输出。默认情况下,使用来自 AlpacaEval 的 805 个示例。 2. 计算 golden 输出 reference_outputs。默认情况下,在 AlpacaEval 上使用 textdavinci003 的输出。 3. 通过 annotators_config 选择指定的自动标注器,它将根据 model_outputs 和 reference_outputs 计算胜率。这里建议使用 alpaca_eval_gpt4 或 claude。根据不同的标注器,使用者还需要在环境配置中设定 API_KEY。
2024-11-12