【AI知识点】词嵌入（Word Embedding）
词嵌入（Word Embedding）是自然语言处理（NLP）中的一种技术，用于将词语或短语映射为具有固定维度的实数向量。这些向量（嵌入向量）能够捕捉词语之间的语义相似性，即将语义相近的词映射到向量空间中距离较近的位置，而语义相异的词会被映射到较远的位置。词嵌入是文本表示学习的核心，广泛应用于文本分
前端大模型入门：编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析 - llm的输入
大模型并不能直接理解文字等数据,所以需要利用编码+嵌入.本文利用两个js库来介绍了对比了二者的作用,看完立刻试试吧
【AIGC】AI如何匹配RAG知识库: Embedding实践，语义搜索
Embedding是一种将高维数据映射到低维空间的技术。在NLP中，Embedding通常用于将单词、句子或文档转换为连续的向量表示。这些向量不仅保留了原始数据的关键信息，还能够在低维空间中捕捉到语义上的相似性。简单来说，就是机器无法直接识别人类的语言，所以需要通过Embedding去转化成机器能够
【AI大模型】使用Embedding API
我们可以调用response的object来获取embedding的类型。print(f’返回的embedding类型为：{response.object}')返回的embedding类型为：list。
人工智能安全（一）Leakage In Embedding: GEIA
GEIA”:，发表在ACL2022。GEIA通过模型生成的语句embedding存在泄漏敏感信息的可能性。GEIA可以通过embedding复原有序语句，且和真实的输入语句有高相似性。
大模型RAG基础知识 #Datawhale AI夏令营
在实际业务场景中，通用的基础大模型可能存在无法满足我们需求的情况，大模型幻觉、知识局限性，为了上述这些问题，研究人员提出了检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）的方法。
人工智能 ｜ Embedding
通过使用Embedding，我们可以将每个单词或句子表示为一个固定长度的向量，其中每个维度代表了某种语义特征。通过将文本转换为向量表示，我们可以在机器学习和深度学习模型中使用这些向量进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务。近日，北京数元灵科技有限公司开源了语义向量（Embedding）模型：DMet
AI-知识库搭建（二）GPT-Embedding模型使用
Embedding模型是一种将高维度的离散数据（如文本、图像、音频等）映射到低维度的连续向量空间的技术。"Text-Embedding-Ada-002" 是OpenAIAP|中的一个预训练文本嵌入模型，它属于"Ada" 系列的-个变种。Ada系列的模型专注于文本分类和语言理解任务，它在理解语义和推断
【AI大模型】Embedding模型解析 文本向量知识库的构建和相似度检索
在大模型中，"embedding"指的是将某种类型的输入数据（如文本、图像、声音等）转换成一个稠密的数值向量的过程。这些向量通常包含较多维度，每一个维度代表输入数据的某种抽象特征或属性。Embedding 的目的是将实际的输入转化为一种格式，使得计算机能够更有效地处理和学习文本Embedding在自
详解AI大模型行业黑话，迅速搞懂提示工程(prompt)、向量工程(embedding)、微调工程(fine-tune）
当身边的人都在讨论大模型时，你有没有发现总会听到一些陌生的词汇？本文通过通俗易懂的例子带你轻松了解这些大模型的行业黑话，看完你也是专家！
AI 绘画Stable Diffusion 研究（十五）SD Embedding详解
那在上一篇中只是简单提到了Embedding， 对于我们实际使用stable diffusion过程中，可能很多朋友对Embedding的概念还不是很清楚。今天我们就来详细介绍一下Embedding， 它到底是干嘛的？在使用stable diffusion进行绘画时，Embedding可以用于将输入
