什么是向量模型
向量檢索廣泛應(yīng)用于基于LLM模型的搜索、問答、Chat等場(chǎng)景,典型如緩存系統(tǒng)的搭建、搜索系統(tǒng)的選型等;高性價(jià)比/高精度的向量檢索引擎為其提供了快速響應(yīng)、高可擴(kuò)展性、高精度等保障。
多模態(tài)檢索 利用多模態(tài)向量技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)文搜圖、實(shí)現(xiàn)結(jié)果的“圖文并茂+”。 文本向量模型 可更加精準(zhǔn)找到相關(guān)文本,不同于向量模型輸出向量,直接計(jì)算query和doc的相關(guān)性更加準(zhǔn)確,可用于對(duì)向量召回結(jié)果的重新排序。 向量檢索 向量數(shù)據(jù)庫(kù)的向量檢索特性,支持根據(jù)文本的向量的相似度進(jìn)行召回。
多模態(tài)檢索 利用多模態(tài)向量技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)文搜圖、實(shí)現(xiàn)結(jié)果的“圖文并茂+”。 文本向量模型 可更加精準(zhǔn)找到相關(guān)文本,不同于向量模型輸出向量,直接計(jì)算query和doc的相關(guān)性更加準(zhǔn)確,可用于對(duì)向量召回結(jié)果的重新排序。 向量檢索 向量數(shù)據(jù)庫(kù)的向量檢索特性,支持根據(jù)文本的向量的相似度進(jìn)行召回。
語義搜索效果增強(qiáng) 語義搜索效果增強(qiáng) 基于盤古大模型技術(shù)的文本向量大模型效果業(yè)界遙遙領(lǐng)先 自研向量檢索引擎,極致性價(jià)比,ann-benchmarks打榜第一 多場(chǎng)景覆蓋,滿足各類檢索需求 站內(nèi)搜索 全場(chǎng)景日志分析 數(shù)據(jù)庫(kù)查詢加速 向量檢索 站內(nèi)搜索 站內(nèi)搜索 對(duì)網(wǎng)站內(nèi)容進(jìn)行關(guān)鍵字檢索、對(duì)電商網(wǎng)站商品進(jìn)行檢索與推薦。
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Weaviate 是一個(gè)開源的向量數(shù)據(jù)庫(kù),可以同時(shí)存儲(chǔ)對(duì)象和向量,將向量搜索和結(jié)構(gòu)化過濾相結(jié)合, 從而創(chuàng)建一個(gè)穩(wěn)健、故障容許的搜索引擎。Weaviate 是一個(gè)開源的向量數(shù)據(jù)庫(kù),可以同時(shí)存儲(chǔ)對(duì)象和向量,將向量搜索和結(jié)構(gòu)化過濾 (structured filtering) 相結(jié)合,
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. 模型更新后,將新模型部署至相應(yīng)環(huán)境。 十一、模型評(píng)測(cè)1. 設(shè)計(jì)模型評(píng)測(cè)方案,對(duì)大模型各類指標(biāo)進(jìn)行評(píng)測(cè)。2. 能夠按評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)大模型各項(xiàng)能力進(jìn)行打分,輸出大模型評(píng)測(cè)報(bào)告。 十二、Agent開發(fā)1. 基于場(chǎng)景,設(shè)計(jì)并開發(fā)Agent工具。2. 基于langchain等大模型框架,完
出門問問大模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力的大語言模型,模型以語言為核心的能力體系涵蓋“知識(shí)、對(duì)話、數(shù)學(xué)、邏輯、推理、規(guī)劃”六個(gè)維度,能夠同時(shí)支持文字生成、圖片生成、3D內(nèi)容生成、語言生成和語音識(shí)別等不同任務(wù)。出門問問大模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力的大語言模型,模型
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什么是向量模型
什么是Eagle/Eagle3投機(jī)
相比大小模型投機(jī),Eagle/Eagle3投機(jī)僅有一層模型參數(shù),同時(shí)使用歷史生成的token和該token對(duì)應(yīng)的hidden states作為投機(jī)模型的輸入。這種方式提高了投機(jī)模型生成的效率。
主要應(yīng)用場(chǎng)景
適用場(chǎng)景:
- 對(duì)時(shí)延要求較高的場(chǎng)景。
- 有專門的Eagle/Eagle3模型。
不適用場(chǎng)景:
- 吞吐量較大的場(chǎng)景(batchsize較大,算力遇到瓶頸)。
- 沒有對(duì)應(yīng)的Eagle/Eagle3模型
工作原理
- 起草階段:使用小模型生成一段候選 token 序列。
- 驗(yàn)證階段:將候選序列輸入大模型進(jìn)行并行計(jì)算,驗(yàn)證其概率分布是否一致。
啟用Eagle/Eagle3投機(jī)參數(shù)
|
配置項(xiàng) |
配置參數(shù) |
取值類型 |
配置說明 |
|---|---|---|---|
|
--speculative-config |
num_speculative_tokens |
int |
每次預(yù)測(cè)的 token 數(shù)量。 |
|
method |
str |
投機(jī)方法:"eagle"或者"eagle3",視投機(jī)模型權(quán)重而定。 |
|
|
model |
str |
投機(jī)模型路徑。 |
支持模型
|
基礎(chǔ)模型 |
投機(jī)方法 |
投機(jī)模型權(quán)重 |
|---|---|---|
|
Qwen2.5-14B-Instruct |
eagle |
https://huggingface.co/Zjcxy-SmartAI/Eagle-Qwen2.5-14B-Instruct |
|
Qwen3-8B |
eagle3 |
|
|
Qwen3-32B |
eagle3 |
什么是向量模型常見問題
更多常見問題 >>-
產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型,在物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型,使平臺(tái)理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息,如顏色、開關(guān)等。當(dāng)定義完一款產(chǎn)品模型后,在進(jìn)行注冊(cè)設(shè)備時(shí),就可以使用在控制臺(tái)上定義的產(chǎn)品模型。
-
模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型。
-
安全控制是在數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對(duì)有意和無意損害行為的安全防范。
-
ModelArts模型訓(xùn)練旨在提升開發(fā)者模型訓(xùn)練的開發(fā)效率及訓(xùn)練性能。提供了可視化作業(yè)管理、資源管理、版本管理等功能,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練自動(dòng)超參調(diào)優(yōu);預(yù)置和調(diào)優(yōu)常用模型,簡(jiǎn)化模型開發(fā)和全流程訓(xùn)練管理。
-
GaussDB是華為公司傾力打造的自研企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),該產(chǎn)品具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力,同時(shí)支持優(yōu)異的分布式事務(wù),同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+擴(kuò)展能力,PB級(jí)海量存儲(chǔ)等企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)特性。
-
非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)主要是基于“非關(guān)系模型”的數(shù)據(jù)庫(kù)(由于關(guān)系型太大,所以一般用“非關(guān)系型”來表示其他類型的數(shù)據(jù)庫(kù))
什么是向量模型教程視頻
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圖像分類介紹
在這里我們介紹了什么是圖像分類以及它的任務(wù)復(fù)雜度。以及特征的提取。卷積的計(jì)算過程。圖像分類網(wǎng)絡(luò)的演進(jìn)。 -
(已下線)第4課:Istio灰度發(fā)布與技術(shù)實(shí)現(xiàn)
Istio,是一個(gè)由Google,Lyft,IBM聯(lián)合開發(fā)的開源項(xiàng)目,是服務(wù)網(wǎng)格(Service Mesh)技術(shù)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的開源實(shí)現(xiàn) 。 -
(已下線)IstioMixer架構(gòu)設(shè)計(jì)與應(yīng)用
Istio是云原生領(lǐng)域在Kubernetes之后最受關(guān)注的項(xiàng)目,幫助容器技術(shù)實(shí)踐者從基礎(chǔ)設(shè)施層的“容器編排“進(jìn)階到應(yīng)用層的“服務(wù)治理”。
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