javatokenizer用法
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开源Java诊断工具Arthas:开篇之watch实战
curl -O https://arthas.aliyun.com/arthas-boot.jar && java -jar arthas-boot.jar```## 三、watch命令 ### 1. [基本用法](https://arthas.aliyun.com/doc/watch.html) - 观察指定函数的调用情况,如 入参、... (https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/452cd59725ff4808a433bc112b6cd0cf~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062064&x-signature=nBlnTsTr6iOHjPoMYt24DM5a...
Maven依赖冲突避坑指北
(ClassLoader.java:521) ...25 common frames omitted("hello world!"); ```这是典型的依赖冲突问题,什么?你说编译没问题?照着文档写的?还能打包?TOO NAIVE...你以为你引了这个版本的依赖,工程里跑的就是... (https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c9d149e554b843e094535f2489290aa9~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713975615&x-signature=yjK0sdex0m4LW45keOwlXkX6...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
预训练主要任务为预测masked单词;Decoder-Only为GPT样式,模型类型为生成式,训练方式为自回归语言模型,预训练主要任务为预测下一个单词。model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')input_text = "Once upon a time"in...
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javatokenizer用法-优选内容
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最多能处理 8192 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出稠密向量维度是 1024,类型是 float。输出稀疏向量为字典类型,k 为 Tokenizer 输出的 token,v 为这个 token 的权重。 bge-large-zh-and-m... 示例 请求参数Java HashMap params = new HashMap<>();params.put("return_token_usage", true);ArrayList rawDatas = new ArrayList<>();rawDatas.add(new RawData().setDataType("text").setText("hello1").b...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
预训练主要任务为预测masked单词;Decoder-Only为GPT样式,模型类型为生成式,训练方式为自回归语言模型,预训练主要任务为预测下一个单词。model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')input_text = "Once upon a time"in...
Embedding v2
当前支持的模型有: bge-large-zh:最多能处理 512 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 bge-m3:基于 m3 模型,默认返回稠密向量和稀疏向量。最多能处理 8192 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出稠密向量维度是 1024,类型是 float。输出稀疏向量为字典类型,k 为 Tokenizer 输出的 token,v 为这个 token 的权重。 bge-large-zh-and-m3:基于 bge v1...
Elasticsearch进阶篇@记kibana执行dsl脚本实战过程 | 社区征文
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使用同义词插件动态加载词库
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embedding_v2
当前支持的模型有: bge-large-zh:最多能处理 512 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 bge-m3:基于 m3 模型,默认返回稠密向量和稀疏向量。最多能处理 8192 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出稠密向量维度是 1024,类型是 float。输出稀疏向量为字典类型,k 为 Tokenizer 输出的 token,v 为这个 token 的权重。 bge-large-zh-and-m3:基于 bge v1...
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当前支持的模型有: bge-large-zh:最多能处理 512 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 bge-m3:基于 m3 模型,默认返回稠密向量和稀疏向量。最多能处理 8192 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出稠密向量维度是 1024,类型是 float。输出稀疏向量为字典类型,k 为 Tokenizer 输出的 token,v 为这个 token 的权重。 bge-large-zh-and-m3:基于 bge v1...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
from transformers import BertTokenizer, BertModeltokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("Langboat/mengzi-bert-base")model = BertModel.from_pretrained("Langboat/mengzi-bert-base")```# 3. Prompt Learning Prompt Learing作为2021年NLP领域的新宠,在过去的一年里蓬勃发展,甚至被称为自然语言处理的第四范式。那么它究竟是什么样的呢? 由于维基百科并没有给出权威的定义,那么通过查阅文献得到它的定...
