RAG 与知识库图文讲义1281 字

如何进行词嵌入

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《如何进行词嵌入》共 15 页、0.1 万字,通篇围绕 向量、embedding、Transformer、上下文 展开,归在「RAG 与知识库」这一层。

覆盖向量embeddingTransformer上下文语料推理

适合手上有一堆资料,要把它变成能问答的知识库的人

目录骨架(8 节)
  1. 如何进行词嵌入
  2. 本次探索之旅:我们的学习路径
  3. 解决方案:嵌入层是模型的第一道“大门”
  4. 第一步:建立一本“词汇表”
  5. 核心部件:神奇的嵌入矩阵
  6. 处理流程(1):分词与 ID 化
  7. 处理流程(2):按 ID 查找向量
  8. 深入原理:查找操作背后的数学

原 PDF 已逐页还原成图,共 15 页,这里先放前 3 页,其中 2 页识别出了标题。右侧文字由 OCR 按版面重排,可能有个别错字,以图为准;点图可全屏放大。

本讲义目录 · 3 页
  1. 01如何进行词嵌入
  2. 02本次探索之旅:我们的学习路径
  3. 03核心问题:人类语言与机器世界的鸿沟
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第 1 页:如何进行词嵌入
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如何进行词嵌入

揭秘 AI 大模型如何理解你的话

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CPU

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第 2 页:本次探索之旅:我们的学习路径
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本次探索之旅:我们的学习路径

  1. 核心部件

词元、词表与嵌入矩阵

不可或缺的位置信息

  1. 宏观视角

Al 大模型的“翻译”第一站

  1. 关键步骤

从文本到向量的查找过程

总结与展望

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第 3 页
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核心问题:人类语言与机器世界的鸿沟

核心问题:人类语言与机器世界的鸿沟

我喜欢西瓜

计算机的世界由数字构成,它们无法直接处理文本。因为文本不能直接进行 数学计算。我们如何架起一座桥梁,让机器读懂人类的语言?

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资料里没有你的场景?

把你手上的数据和想解决的那个环节发上来,我们按具体情况回,不复述方法论。

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