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探索ChatGPT的Fine-tuning和Embeddings

1.概述 今天我们将深入探索ChatGPT的两项核心技术：Fine-tuning（微调）和Embeddings（嵌入）。这些技术在现代自然语言处理领域扮演着至关重要的角色，为模型的性能提升和适应特定任务需求提供了关键支持。ChatGPT作为GPT家族的一员，已经在多个领域展现了出色的表现，而其背后的 ......
Fine-tuning Embeddings ChatGPT tuning Fine

论文解读（PERL）《PERL: Pivot-based Domain Adaptation for Pre-trained Deep Contextualized Embedding Models》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：PERL: Pivot-based Domain Adaptation for Pre-trained Deep Contextualized Embedding Models论文作者：Eyal Ben-D ......
PERL Contextualized Pivot-based Pre-trained Adaptation

Python embedded 自动添加工作目录到搜索路径

# 前言 > 本文提及的解决方案仅针对 Windows，毕竟 Linux 上应该没人会闲到专门去处理这种问题。 相较于安装版的 Python，便携版 Python 的模块并不会将工作目录或目标执行脚本添加到搜索路径中。 临时的解决方案为手动添加搜索路径，如下： ```python import sy ......
路径 embedded 目录 Python

GNN学习 Knowledge Graph Embedding(更新中)

# GNN学习 Knowledge Graph Embedding 前面提到的方法都是只有一种边的类型，接下来要扩展到有向，多种边的类型的图上，即异质图(heterogeneous graph) 异质图有这样的几种类型： + Relational GCNs + Knowledge Graphs + ......
Embedding Knowledge Graph GNN

聊聊Embedding(嵌入向量)

摘要自《深入浅出Embedding》一问。具体详细内容请移步该书。 ## 概述 简单来说，嵌入是用向量表示一个物体，这个物体可以是一个单词、一条语句、一个序列、一件商品、一个动作、一本书、一部电影等，可以说嵌入(Embedding)涉及机器学习、深度学习的绝大部分对象。这些对象是机器学习和深度学习中 ......
向量 Embedding

Pytorch中使用Embedding报错'IndexError'的解决方法

# 简介 Pytorch中`nn.Embedding`为针对词向量的层，其用来实现词与词向量的映射。其调用形式如下 ```python nn.Embedding( num_embeddings: int, embedding_dim: int, padding_idx: int | None = N ......
IndexError Embedding Pytorch 方法 39

Query on Embedded/Nested Documents

This page provides examples of query operations on embedded/nested documents using the db.collection.find() method in mongosh. The examples on this pa ......
Documents Embedded Nested Query on

Huggingface | 修改模型的embedding

**目标：** 在NLP领域，基于公开语料的预训练模型，在专业领域迁移时，会遇到专业领域词汇不在词汇表的问题，本文介绍如何添加专有名词到预训练模型。 NLP的处理流程： 1. 对输入的句子进行分词，得到词语及下标 2. 通过embedding层获得词语对应的embedding 3. embeddin ......
Huggingface embedding 模型

【d2l】【常见函数】【9】 nn.Embedding()

**将输入的序列转换词向量** 转载：https://www.jianshu.com/p/63e7acc5e890 ,本帖仅用于学习，**请给原博主点赞** 参考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Embedding.html ## ......
函数 Embedding 常见 d2l d2

Introduction to Embedding for Retrieval 向量化召回简介

# 引言 搜广推类似场景都是retrieval + ranking两阶段方式，前者用从海量候选粗选一轮，后者再用负载模型，是效果、延迟和机器资源的trade-off的产物。 retrieval广泛使用embedding + ANN方案，比起invert index 个性化更强。 # embeddin ......
Introduction Embedding Retrieval 简介 for

what is the embeddings in AI?

What are embeddings? Text embeddings are a natural language processing (NLP) technique that converts text into numerical vectors. Embeddings capture s ......
embeddings what the is AI

Embedding into a shared library fails-- c++ import numpy异常

rb report at bugs.python.orgWed Nov 26 10:13:39 CET 2008 Previous message: [New-bugs-announce] [issue4433] _ctypes.COMError crash Next message: [New-b ......
Embedding library import shared fails

Query2box Reasoning over Knowledge Graphs in Vector Space using Box Embeddings

[TOC] > [Ren H., Hu W. and Leskovec J. Query2box: Reasoning over knowledge graphs in vector space using box embeddings. ICLR, 2020.](http://arxiv.org/ ......
Embeddings Query2box Knowledge Reasoning Graphs

MEANTIME Mixture of Attention Mechanisms with Multi-temporal Embeddings for Sequential Recommendation

[TOC] > [Cho S., Park E. and Yoo S. MEANTIME: Mixture of attention mechanisms with multi-temporal embeddings for sequential recommendation. RecSys, 20 ......
Multi-temporal Recommendation Embeddings Mechanisms Sequential

【转】一文看懂 LLaMA 中的旋转式位置编码（Rotary Position Embedding）

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/0peSNWN0ypMopPR0Q_pujQ ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/746820/202307/746820-20230710154854182-929415343.png) ......
Embedding Position 编码 位置 Rotary

4.5 Unsupervised Learning: Word Embedding

# 1. Introduction(引入) 词嵌入(word embedding)是降维算法(Dimension Reduction)的典型应用. 最经典的做法就是1-of-N Encoding,它指的就是每一个字都是以向量来表示,只有在自己所属的那个字词索引上为1,其余为0,因此如果世界上的英文字 ......
Unsupervised Embedding Learning Word 4.5

快速理解OpenAI的fine-tune和Embedding

OpenAI 提供了两项基于 GPT-3 模型的能力： fine-tune 微调 embedding 嵌入 fine-tune 一般称之为微调。 模型底层更通用，顶层更垂直，fine-tune 的原理是在不改动（或不能改动）预训练模型的基础上，在模型「顶层」增加分类器或一些特征映射，使微调后的模型能 ......
Embedding fine-tune OpenAI fine tune

如何高效地使用text-embedding-ada-002接口

1. 使用 Batch 进行 Embedding：由于在使用嵌入模型时，前向传播可以一次性处理多个样本，因此可以尝试使用 Batch 在一次请求中处理多个文本样本。Batch 大小可以根据具体的情况进行调整，并根据服务器的性能和配置进行优化。通常来说，适当增大 Batch 大小可以提高模型的处理效率 ......
text-embedding-ada embedding 接口 text ada

OLE（Object Linking and Embedding）是一种由Microsoft开发的技术，用于在Windows操作系统中实现对象链接和嵌入。它允许应用程序在同一文档或不同文档之间共享和操作对象的数据

OLE（Object Linking and Embedding）是一种由Microsoft开发的技术，用于在Windows操作系统中实现对象链接和嵌入。它允许应用程序在同一文档或不同文档之间共享和操作对象的数据。 使用OLE，应用程序可以将一个对象插入到另一个应用程序中，并且这个对象仍然保持其源应 ......
对象 文档 应用程序 Embedding Microsoft

Failed to configure a DataSource: 'url' attribute is not specified and no embedded datasource could be configured.

这个异常在springboot，是一个常见的异常，我们引入了mybatis依赖，确没有在.yml文件中配置数据源，这次我配置了数据源，但是因为有二个application.yml和application-dev.yml，没有指定yml的环境，在application.yml中添加指定dev即可 ......
DataSource datasource configured configure attribute

LLM Sentence Embedding向量化相似性搜索技术初探

一、向量表示对ML/AI的意义 0x1：向量是AI理解世界的通用数据形式 1、向量是多模态高维数据的压缩 当我们见到一个熟悉的人或物的时候，大脑是这样思考的：首先，眼睛中的视杆细胞和视锥细胞记录下光的强度。这些信号传递到位于你大脑后方的视觉皮层，在皮层中数以百万计的神经元以不同的强度被激活。激活信号 ......
相似性 Embedding Sentence 技术 LLM

翻译-Automatic detection of Long Method and God Class code smells through neural source code embeddings

# Automatic detection of Long Method and God Class code smells through neural source code embeddings 通过神经源代码嵌入自动检测 Long Method 和 God Class 代码异味 Aleksa ......
code embeddings Automatic detection through

2023ICLR_Embedding fourier for ultra-high-definition Low-light image enhancement

1. # narrow切片 x1, x2 = (x.narrow(1, 0, self.split_len1), x.narrow(1, self.split_len1, self.split_len2)) 假设输入的张量是x，那么这句代码的作用是将x在第1维（即行数）上分别切割为两个长度分别为se ......
ultra-high-definition ICLR_Embedding enhancement definition Embedding

snmptt使用snmptthandler与snmptthandler-embedded的不同

由于咱不知的原因，在同样的snmptrap的配置下，两种方法得到的trap信息不同，所以不同的解析方法要使用不同的snmptrap配置： 1、当使用traphandle default /usr/sbin/snmptthandler时，可以不用关心snmptrap的输出格式，似乎snmptt自己会解 ......
snmptthandler snmptthandler-embedded embedded snmptt

Graph Embedding：LINE算法

背景 如上图所示，结点6和7是相邻结点，他们应该是相似结点，结点5和6虽然不是相邻结点，但是它们有共同的相邻的结点，因此它们也应该是相似结点。 基于词观察，LINE算法提出了一阶相似性算法和二阶相似性算法 First-order 我们首先如如下公式来计算结点i和j的联合概率分布： 其中ui，uj​分 ......
算法 Embedding Graph LINE

经典的Graph Embedding方法：DeepWalk 和 Node2vec

DeepWalk Deep Walk，它是 2014 年由美国石溪大学的研究者提出的。它的主要思想是在由物品组成的图结构上进行随机游走，产生大量物品序列，然后将这些物品序列作为训练样本输入 Word2vec 进行训练，最终得到物品的 Embedding Node2vec 2016 年，斯坦福大学的研 ......
Embedding DeepWalk Node2vec 方法 经典

中文环境下使用 huggingface 模型替换 OpenAI的Embedding 接口

OpenAI的文本嵌入衡量文本字符串的相关性。嵌入通常用于：搜索（其中结果按与查询字符串的相关性排名） 聚类（其中文本字符串按相似性分组） 推荐（推荐具有相关文本字符串的项目） 异常检测（识别出相关性不大的异常值） 多样性测量（分析相似性分布） 分类（其中文本字符串按其最相似的标签分类）嵌入是浮点数 ......
huggingface Embedding 模型 接口 环境

【AIGC】Embedding与LLM的结合：长文本搜索与问答功能

什么是Embedding？ Embedding是一种多维向量数组，由一系列数字组成，可以代表任何事物，如文本、音乐、视频等。在这里我们将重点关注文本部分。Embedding之所以重要，是因为它让我们可以进行语义搜索，也就是通过文本的含义进行相似性检索。 为什么Embedding在AI中如此重要？ E ......
Embedding 文本 功能 AIGC LLM

Personalized Top-N Sequential Recommendation via Convolutional Sequence Embedding

Tang J. and Wang K. Personalized top-n sequential recommendation via convolutional sequence embedding. WSDM, 2018. 概 序列推荐的经典之作, 将卷积用在序列推荐之上. 符号说明 $\ma ......
Recommendation Convolutional Personalized Sequential Embedding

解决Failed to configure a DataSource: ‘url‘ attribute is not specified and no embedded datasource数据源无法连接 springboot项目无法启动的问题

<groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>8.0.13</version> </dependency> 开始没有制定版本 报错换成了8.0版本，依旧报错 看了下配置文件 没有问题 查 ......
数据源 DataSource datasource springboot configure
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