小企业网站建设在哪里找有什么关于网站建设实例的书

小企业网站建设在哪里找,有什么关于网站建设实例的书,wordpress调用分类目录,建筑网站大全导航“ Embedding和Rerank模型是RAG系统中的核心模型。” 在RAG系统中#xff0c;有两个非常重要的模型一个是Embedding模型#xff0c;另一个则是Rerank模型#xff1b;这两个模型在RAG中扮演着重要角色。 Embedding模型的作用是把数据向量化#xff0c;通过降维的方式…“Embedding和Rerank模型是RAG系统中的核心模型。”在RAG系统中有两个非常重要的模型一个是Embedding模型另一个则是Rerank模型这两个模型在RAG中扮演着重要角色。Embedding模型的作用是把数据向量化通过降维的方式使得可以通过欧式距离余弦函数等计算向量之间的相似度以此来进行相似度检索。而Rerank的作用是在Embedding检索的基础之上进行更加准确的数据筛选如果说Embedding模型进行的是一维筛选那么Rerank模型就是从多个维度进行筛选。Embedding模型和Rerank模型在自然语言处理和信息检索系统中Embedding模型和Rerank模型是两类功能不同但常结合使用的技术。Embedding和Rerank模型都是基于深度学习方式实现的神经网络模型但由于其功能不同因此其实现方式和训练方法也有一定的区别。从使用的角度来看Embedding一般用于数据向量化并快速检索而Rerank模型是在快速检索的基础之上进行重排序提升相似度。但从技术实现的角度来说两种模型使用的学习方式和架构是不一样的原因就在于两个模型的实现目的和处理数据的方式。它们的核心区别在于目标、应用阶段和技术实现。以下是详细对比1. 功能目标维度Embedding模型Rerank模型核心任务将文本转化为低维向量捕捉语义信息对候选结果重新排序提升相关性输出形式高维或低维向量如768维向量候选列表的排序分数如相关性得分关注点文本的全局语义表示候选结果与查询的细粒度匹配示例Embedding模型将“如何训练神经网络”转换为向量用于检索相似问题。Rerank模型对初步检索的100个答案排序将最相关的答案排到前3。2. 应用阶段维度Embedding模型Rerank模型所处流程检索阶段快速生成候选集精排阶段优化候选集的顺序数据规模处理海量数据如百万级文档处理小规模候选集如Top 100~1000性能要求要求高效毫秒级响应可接受较高延迟需复杂计算典型场景Embedding模型用于搜索引擎的初步召回如从10亿文档中筛选出Top 1000。Rerank模型在推荐系统中对Top 100结果精细化排序提升点击率。3. 技术实现维度Embedding模型Rerank模型模型类型无监督/自监督学习如BERT、Sentence-BERT有监督学习如Pairwise Ranking、ListNet输入输出单文本输入 → 固定维度向量查询候选文本对 → 相关性分数特征依赖仅依赖文本本身的语义信息可融合多特征语义、点击率、时效性等模型举例Embedding模型通用语义编码BERT、RoBERTa专用场景DPRDense Passage RetrievalRerank模型传统方法BM25 特征工程深度模型ColBERT、Cross-Encoder如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】