2024年向量数据库研究:大模型发展的基座

向量数据库与传统数据库一大区别在于依靠各种相似度度量方法来找到与给定查询最相近的向量,涉及如点积、欧式距离、余弦相似度等大量的相似度计算,这些计算可能会消耗大量的计算资源和时间。目前主流向量数据库大多采用CPU进行计算,但随着LLM的兴起,尤其在一些对性能、延迟有着极高要求的场景,只通过CPU索引来支撑的...

腾讯云 ES:一站式 RAG 方案,开启智能搜索新时代

接下来,详细介绍TF-IDF权重模型和向量空间模型。TF-IDF模型主要基于词频(TermFrequency)和逆文档频率(InverseDocumentFrequency)来评估一个词在文档中的重要性。这种技术目前被广泛应用于文档检索和文本挖掘领域。尽管其核心仍然是基于关键词的检索,但它的优势在于能够评估词语在文档集合中的重要性。向量空间模型...

希尔伯特空间,无限维的基石,每个向量都是自然法则的一个注脚

希尔伯特空间和任何高维空间之间的关键区别在于它必须遵循的规则,不仅仅是维数。希尔伯特空间具有数学属性,如完备性(completeness)和内积(product)。完备性设想一下,在一片空白的纸上,你通过逐点加入来描绘出一条连续的线条,其中每一个点都对应着一个具体的数值,形成了一个数值的连续序列。当我们谈论到一个数学上...

LLMs的基本组成:向量、Tokens和嵌入

嵌入:语义空间如果Tokens是文本的向量表示,那么嵌入就是具有语义上下文的Tokens。它们代表文本的含义和上下文。如果Tokens由分词器编码或解码,那么嵌入模型负责生成以向量形式的文本嵌入。嵌入是使LLMs能够理解单词和短语的上下文、细微差别和微妙含义的基础。它们是模型从大量文本数据中学习的结果,不仅编码了Tokens的身份,...

线性空间

线性空间v)和φ(ku)=kφ(u),则称V和W是同构的,记作V??W。这种映射φ称为V到W的一个同构映射。性质:同构保持线性运算:由于同构映射φ保持了加法和数乘运算,因此V和W在结构上是非常相似的,只是元素的具体表示可能不同。同构的传递性:如果V??W且W??U,则V??U。

RAPTOR:多模型融合+层次结构 = 检索性能提升20%,结果还更稳健

向量空间模型是一个数学框架,将文档和查询表示为多维空间中的向量(www.e993.com)2024年12月20日。每个维度对应于整个语料库中的一个唯一术语,这使得文本数据的细致表示成为可能。向量表示:使用词频-逆文档频率(TF-IDF)将文档和查询转换为向量。在这里,根据术语在文档中的频率相对于它们在所有文档中的频率来分配权重,这使得表示更加相关。

决定以太坊未来命运的核心骨干们,都在想什么?

对于比特币如果实现OP_Cat并发展强大的Layer2生态系统会不会影响以太坊的地位,VitalikButerin认为,以太坊仍有独特的价值,如更大的RollupDA空间、更好的权益证明机制以及更高效的社交层、社区和文化。问题1:Layer2解决方案逐渐成熟,是否还有计划进一步扩展以太坊的Layer1?如果有,正在考虑哪些...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

word2vec和GloVe都简单地给同一个词分配一个预训练词向量,而不考虑词的上下文。然而,自然语言中存在相当多的一次多义现象,在不同的上下文语境中,词的含义可能大不相同。因此,上下文无关的词向量表示具有明显的局限性。1.4.3.通用预训练模型:GPT...

2025年北京师范大学硕士研究生专业综合入学考试大纲已公布

7.向量空间的准素分解,矩阵的Jordan标准形;8.矩阵的有理标准形.第七部分欧氏空间和酉空间1.向量的内积和欧氏空间的定义;2.规范正交基,Schmidt正交化方法;3.正交变换与正交矩阵;4.对称变换与对称矩阵,实对称矩阵的正交相似对角化;5.向量到子空间的距离,最小二乘解;...

搜索图片有新招了!北大提出图像检索新方法

具体来说,采用K-Means聚类算法,迭代式的计算四种不同风格的查询向量集合对应的聚类中心,然后再对每个风格表征计算其所属的风格中心,并根据新的风格表征集合重新调整聚类中心的位置。当聚类中心位置不再发生变化即为迭代完毕,公式如下:在风格空间中,团队将不同查询向量风格对应的不同聚类中心作为风格空间的基向量。