6-Embedding层的作用

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:45:17

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text-embedding-ada-002；BGE模型；M3E模型是Moka Massive Mixed Embedding；BERT
text-embedding-ada-002属于OpenAI大型语言模型系列的一部分，这个嵌入模型是为了将文本（如单词、短语或整段文本）转换为数值形式的向量，使得计算机能够处理和理解自然语言。
day03-Embedding实战
嵌入对于处理自然语言和代码非常有用，因为其他机器学习模型和算法（如聚类或搜索）可以轻松地使用和比较它们。
深入解析 Qwen3-Embedding 和 Qwen3-Reranker：原理、应用与代码示例
阿里巴巴的 Qwen3-Embedding 和 Qwen3-Reranker 系列模型为多语言信息检索领域带来了重大突破。通过强大的技术架构、精心设计的训练过程以及卓越的性能表现，它们为开发者和研究人员提供了构建更有效的语义检索和 RAG 应用的有力工具。其开源特性也使得更多的人能够基于这些模型进行创新和拓展，推动整个机器学习社区的发展。随着对语言理解和信息检索需求的不断增长，相信 Qwen3 系列模型将在更多的领域得到应用和优化，为用户提供更加智能、高效的信息服务。
Embedding层的作用
Embedding层的作用
必看！Qwen3-Embedding 系列模型开源，多语言支持能力太惊艳
近年来，大规模预训练语言模型（LLM）蓬勃发展，文本嵌入和重排序技术在搜索引擎、问答系统、推荐系统等领域的地位愈发关键。嵌入技术将文本映射到向量空间，实现语义相似度计算；重排序技术则对检索出的候选文本进一步筛选，确保呈现最相关结果。但在多语言、多任务场景下，训练高效且效果优异的嵌入 / 重排序模型，始终是学术界和工业界亟待攻克的难题。过往研究中，文本嵌入模型多基于 BERT、RoBERTa 等编码器，先对大规模无监督语料预训练，再用有监督数据微调，获取语义相似度向量。
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