目录方案流程1.Embeddings介绍术语：微调vs嵌入
文章目录一、**什么是Embedding？**二、One-Hot编码三、**怎么理解Embedding****四、WordEmbedding**一、什么是Embedding？“Embedding”直译是嵌入式、嵌入层。简单来说，我们常见的地图就是对于现实地理的Embedding，现实的地理地形的信息其实远远超过三维，但是地图通过颜色和等高线等来最大化表现现实的地理信息。通过它，我们在现实世界里的文字、图片、语言、视频就能转化为计算机能识别、能使用的语言，且转化的过程中信息不丢失。Embedding层，在某种程度上，就是用来降维的，降维的原理就是矩阵乘法。二、One-Hot编码One-Hot编码
0前言相关链接：VIT论文：https://arxiv.org/abs/2010.11929VIT视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV15P4y137jb/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=fff489d443210a81a8f273d768e44c30VIT源码：https://github.com/vitejs/viteVIT源码(Pytorch版本，非官方，挺多stars，应该问题不大)：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch重点掌握：如何将2-D的图像变为1-D的序列
note文章目录note一、openaiapi+redis的使用1.设计思路2.代码实战二、聚类和降维可视化三、推荐系统和QA1.设计思路2.代码实战Reference一、openaiapi+redis的使用1.设计思路数据：Kaggle提供的Quora数据集：FAQKaggledataset!|DataScienceandMachineLearning。有字段Index(['Questions','Followers','Answered','Link'],dtype='object')。把Link当做答案构造数据对。基本的流程如下：对每个Question计算Embedding（借助Open
Author:ZelinZang,SiyuanLi,DiWuandStanZLi.1-4:WestlakeUniversity摘要流形学习（ML,Manifoldlearning）旨在从高维数据中识别低维结构和嵌入，然而我们发现现有工作在采样不足的现实数据集上效果不佳。一般的ML方法对数据结构进行建模然后构造一个低维embedding，但是采样不足的现实数据会导致局部关联性/连续性较差，或由于优化目标不合适导致结构失真、embedding存在缺陷。为解决该问题我们提出了深度的、局部平坦的、流形embedding（DLME）：通过减少失真来获得可靠的embedding。该方法通过数据增强构建语义
使用golang基于OpenAIEmbedding+qdrant实现k8s本地知识库文章博客地址:套路猿-使用golang基于OpenAIEmbedding+qdrant实现k8s本地知识库流程将数据集通过openaiembedding得到向量+组装payload,存入qdrant用户进行问题搜索,通过openaiembedding得到向量,从qdrant中搜索相似度大于0.8的数据从qdrant中取出相似度高的数据将获取到的QA,组装成prompt向chatgpt进行提问,得到回答向量数据库qdrantqdrant是一个开源的向量搜索引擎,支持多种向量距离计算方式官方文档:https://q
facebook的社交网络检索与传统的搜索检索的差异是，除了考虑文本，还要考虑搜索者的背景。通用搜索主要考虑的是文本匹配，并没有涉及到个性化。像淘宝，youtube这些其实都是涉及到了用户自身行为的，除了搜索还有推荐，搜推一体。为了个性化搜索，facebook构建了一套统一框架以及基于倒排索引1.介绍搜索引擎帮助用户在海量的信息中进行检索，google和bing开发了各种技术来提高搜索质量。由于语义和意图非常难以表征，因此当前的搜索大多依赖于term匹配方法，也就是关键字匹配。语义匹配：解决关键词不能完全匹配但是可以满足用户搜索意图所需要的结果深度学习在语音，机器视觉和自然语言理解中取得了重大
目录前言最新ChatGPTGPT-4相似匹配Embedding技术详解1.何为Embedding2.相关API2.1LMASEmbeddingAPI2.2ChatGPTStyle3.Embedding应用3.1QA3.2聚类3.3推荐相关文献参考资料其它资料下载前言如果您想提高ChatGPT中文本处理的效率和精度，那么Embedding技术就是您必须掌握的最重要利器。在本文中，我们不仅将详细介绍Embedding的基本概念，还将通过实际代码演示如何使用相关API，其中包括LMASEmbeddingAPI和ChatGPTAPI等。同时，还将深入剖析Embedding在QA应用、聚类应用和推荐应用
介绍铰链关节（HingeJoint）是一种允许两个物体绕着一个固定轴旋转的关节。它通常用于模拟门、大门、手肘等自然物体的旋转运动。在物理引擎中，铰链关节是一种常见的约束类型，可以通过设置旋转限制来控制物体的旋转范围，从而实现更加真实的物理模拟效果。铰链关节由两个刚体组成，一个是主刚体，另一个是从刚体。主刚体固定在某个位置，从刚体则绕着主刚体上的轴旋转。铰链关节可以有一个或多个旋转限制，如最大旋转角度、最小旋转角度等，这些限制可以控制从刚体的旋转范围，从而实现更加真实的物理模拟效果。铰链关节在游戏开发中被广泛应用，可以用于模拟门、大门、手肘等自然物体的旋转运动。它可以通过物理引擎来计算物体之间的
✨目录🎈文本转换/TextualInversion🎈自定义Embedding/TextualInversion🎈脚本/Script🎈脚本/Promptmatrix🎈脚本/X/Y/Zplot🎈文本转换/TextualInversion这个功能其实就是将你常用的提示词打包成一个关键词，你在写prompt的时候，只要输入这个关键词，就可以实现特定的各种预设好的画风、画质或者其他相关的特征。在之前的版本中，这个功能也被叫做文本嵌入(Embedding)我们可以在模型网站上找到很多别人已经打包好的TextualInversion，比如下图，我们点击右上角的筛选按钮，选择其中的TextualInversi
