Python 潮流周刊#34:Python 3.13 的 JIT 方案又新又好!
4、Python、C、汇编-提高2500倍余弦相似度运算[6]余弦相似度是机器学习和信息检索中广泛使用的指标,文章以它为例,介绍了一些底层优化方法,从纯Python版本开始,Numpy导致性能变慢、Scipy提升2-5x、C语言提升200x、SIMD内部函数提升400x、结合AVX-512与BMI2后747x、增加AVX-512FP16...
有道QAnything背后的故事---关于RAG的一点经验分享
只在最后计算两个向量的余弦相似度时才进行唯一一次交互。所以Embedding检索只能把最相似的文本片段给你,没有能力来判断候选文本和query之间的相关性。但是相似又不等于相关。如下图所示,从某种程度上,Embedding其实就是在算两个文本块中相似字符的个数占比,它分不清query中的重点是大连医科大学,在它看来每个字符的...
专为数据库打造:DB-GPT用私有化LLM技术定义数据库下一代交互方式
系统首先根据和查询query的余弦相似度对K个搜索结果进行排序,然后选取排名最前的J个(其中J≤K)结果,将这些结果插入到预定义的上下文提示模板中,最后LLM生成响应。ICL是一种在训练或推理阶段通过在处理过程中纳入额外的上下文来提高LLM性能的技术。ICL的引入不仅增强了语言模型对上下文的理解,还...
GPT-4V:多模态对算力影响探讨
其中,TextEncoder可以采用NLP中常用的texttransformer模型;ImageEncoder可以采用常用CNN模型或者visiontransformer等模型;相似度是计算文本特征和图像特征的余弦相似性cosinesimilarity。2)之后,根据任务的分类标签构建每个类别的描述文本:Aphotoof{label},然后将这些文本送入TextEncoder得到对应的文...
爆火的“GPT-4 MIT本科数学满分”论文作弊,数据集本身有问题
简而言之,论文对OpenAI嵌入的数据集内的类似问题进行余弦相似度搜索,并将这些问题和解决方案作为额外的上下文纳入模型的prompt,帮助模型解决问题。这个方法本身是没问题的,只要这些示例与有关问题有足够的差异,且避免暴露不公平的信息。只是随机扫描已发布的测试数据集时,三人注意到一些奇怪的事情:许多提供给模型...
Python Pandas关键词搜索入门:基础知识回顾与实战
在进行关键词搜索时,我们需要先将文本数据转换为向量形式(www.e993.com)2024年7月27日。常用的向量化方法有词袋模型和Word2Vec模型等。在Python中,我们可以使用sklearn库中的CountVectorizer类和TfidfVectorizer类来实现向量化操作。然后,我们可以使用余弦相似度或欧几里得距离等计算两个向量之间的相似度。6.结果可视化在完成关键词搜索后,我们通常...
推送系统从0到1(八):个性化精准推送的实现
代入余弦相似公式计算向量A与向量B的夹角,结果即为相似度。下面我用excel为大家模拟计算上图的结果:此致我们完成了对一组用户与物品的相似度计算,后续只需要把物品1轮流替换成需要比对的物品即可,完成后得到用户与一组物品的相似度。大家其实算下来有感觉到,余弦相似公式在计算标签的运用上视乎有些“浪费”,因为...