在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号总称。那为何加上**“结构”**两字?**数据元素是数据的基本单位**,而任何问题中,数据元素都不是独立存在的,它们之间总是存在着某种关系,这种**数据元素之间的关系我们称之为结构**。因此,我们有了以下定义:> 数据结构是[计算机](https://baike.baidu.com/item/计算机/140338)存储、组织[数据](https://baike.baidu.com/item/数据)的方式。数据结构是指相互...
调试看看输出的变化或者查阅文档,总之方法总比困难多!🌾🌾🌾那么下面我们就要开始了,给大家详细的唠唠transformer!!!准备发车🚖🚖🚖 ## 整体框架 在介绍transformer的整体框架之前,我先来简单... 我将步骤1到步骤4的过程整合在一起,其中$I$表示输入的向量,通过下图可以很明显的看出这些矩阵运算是可以并行的,即我们把所有的输入$a_{i}$拼在一起成为$I$,将I输入网络进行一系列的矩阵运算。![picture.image](h...
之后 VikingDB 再自动将其转换为向量并存储,最终提供检索能力。除了近似向量检索,VikingDB 还提供聚类查询、基于向量的相关性排序和多样性打散等能力,以更好地满足 AI 原生应用程序多样的向量计算需求。另外... 目前我们已经把 VikingDB 在向量检索领域积累的技术优势在火山引擎上输出为了商业化产品,以对外部的用户业务进行赋能,这里再简单介绍下 VikingDB 商业化产品的使用。首先介绍下 VikingDB 的两个经典应用案例:图片素...
## 词向量我们知道,NLP任务中我们处理的对象是一个个的词,但是计算机根本不认识我们的词啊,需要将其转换为适合计算机处理的数据类型。一种常见的做法是独热编码(one-hot编码),假设我们现在要对“秃”、“头”,“... 让大家对其有一个更加清晰的认识。🥂🥂🥂这部分的思路是这样的,我先给大家调用一下官方封装好的RNN模型,展示模型输入输出的结果;然后再手撸一个RNN函数,来验证其结果是否和官方一致。好了,我们就先来使用官方定...
建立emb表将数据映射为向量 self.embedding = paddle.nn.Embedding( self.sparse_feature_number, self.sparse_feature_dim, padding_idx=0, sparse=Tru... #对输入Tensor进行缩放和偏置,获得合适的输出指标 predict = paddle.scale(sim,scale=5) return predict```#### 损失函数此处使用均方差损失函数。square_error_cost(input,lable):...
使用者需要不断调整输入提示,从而获得相关领域的专业回答。输入模型的相关提示内容越接近问题本身,模型的输出越趋近于专业水平。通俗理解就是,模型能够利用所输入的提示信息,从中抽取出问题的答案,并总结出一份专业... 企业内部向量化知识库构建 将企业知识库的所有文档,分割成内容大小适当的片段,然后通过 Embeddings 转换算法,例如 OpenAI 的模型 API,将其转换成 Embeddings 数据,存储于云数据库 PostgreSQL 版向量数据库中,详细...
如何提高说话人嵌入向量和语音增强模型的信息交互是实时处理的难点。受到人类听觉注意力的启发,火山引擎提出了一种引入说话人信息的说话人注意力模块(Speaker Attentive Module,SAM),并将其和单通道语音增强模型-频... 经过处理的特征最后经过频带合并模块得到最后的频谱掩蔽函数作为输出,将频谱掩蔽和输入频谱相乘即可得到增强语音。我们在每一个频带序列建模模块后添加了说话人注意力模块以构建特定人语音增强模型。### 说话人注...
LLM的输出通常是一系列概率分布,这使得检索过程变得复杂。向量检索作为一种有效的检索方法,它将LLM的输出转化为向量表示,并利用向量之间的相似性来进行匹配。这种方式不仅能够直观地展示语义关系,还提高了检索的效... 并介绍以ByteHouse为代表的具备向量检索能力的数据仓库应用场景。 # 向量检索介绍 ## 概念解析向量数据库的核心实现原理是向量化存储和索引技术。向量化存储是将向量数据转换为二进制格式进行存储,以...
支持对指定数值字段、常量数值进行公式计算,无需手动填写**将表格字段类型设置为公式字段,并输入函数公式,定义其与其他单元格的运算和逻辑关系,可以使该字段的值根据公式字段计算展示,无需再手动计算填写。... 增强向量检索等。官网:https://cohere.com**可用执行动作*** token转文本* 分类预测* 文本Token化* 摘要生成* 语言识别* 提问Cohere**应用使用示例** **微信公众号...
外部存储设备,键盘,液晶电视,手机充电器,笔记本和其他外设等等等。可以打开图像识别 API 的技术规范页面,包含 API Model Schema 介绍,即调用 API 后,返回的响应结构里包含的字段名称以及数据类型。该界面还嵌入... 第 15 行的 inferenceSyncPost 函数,接收一个本地 File 对象,然后向 SAP AI Service Endpoint 发送 HTTP 请求。![clipboard11.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/8ecbe05293584fbda51bab...
通用的技术是把非结构化数据通过一系列 Embedding 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相同的一个模型把查询项转化成对应的向量,并进行一个近似度的匹配就可以实现对非结构化数据的查询。 在技术原理层面,向量检索主要是做一个 K Nearest Neighbors (K最近邻,简称 KNN) 计算,目标是在N个D维的向量的库中找最相似的k个结果。 在数据量较大场景,KNN 计算通常代价...
首先体现在其**规模和容量**远远超出传统数据的测量尺度,一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据,通过大数据的**云存储技术**都能保存下来,形成浩翰的数据海洋,目前的数据规模已经从TB级升级至PB级。 ... 或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的输入,进行实时处理分析。* 数据存储和管理:利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等,实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管...
最为显著的一个问题是输入上下文(token)的限制,尤其是 gpt-3.5-turbo 模型,限制为 4K tokens(约3000字),这也就意味着GPT用户在与模型交互时最多只有3000字的内容来理解和推断。所以 ChatGPT 是不具备对话记忆功能... 可以将所有对话以向量的形式保存起来。当我们向ChatGPT提问时,将问题转化为向量,并进行语义搜索,找到与当前问题最相关的“记忆”,一起发送给ChatGPT。这一方法也可以显著提高GPT的输出质量。向量数据库的应用不仅...