双指针是一种在算法设计中非常实用且高效的技巧，特别适合处理线性数据结构（如数组、链表、字符串）中的问题。以下是双指针的基本原理和常见使用场景的介绍： 双指针基本原理 双指针的核心思想是使用两个指针变量在数据结构中有规律地移动，以线性时间复杂度解决问题。根据指针的移动方式，双指针可以分为以下两种主要类型： 1. 同向双指针（快慢指针） 原理：两个指针同向移动，通常一个指针（快指针）移...

Rerank 相关基础知识 定义：Rerank 即重排序，是指在检索出一组与查询相关的候选文档后，使用更精确的模型或方法对这些文档进行重新排序，以提高检索结果的准确性和相关性。 常见模型： Cross-encoders：能够更好地理解文档与查询之间的上下文关联，提供更高的排序精度。但计算上更为密集，通常不适合处理大规模数据集。 Bi-encoder...

在信息检索系统中，摘要级检索与句子级检索模型的训练存在显著差异，主要体现在数据构造、模型架构、训练目标和应用场景等方面。以下是两者的核心区别及对应的技术方案设计： 1. 训练数据构造差异 维度 摘要级检索模型 句子级检索模型 文本长度 处理200-1000词的长文本（文档摘要...

class FAISS(VectorStore): def __init__( self, embedding_function: Union[ Callable[[str], List[float]], Embeddings, ], index: Any, ...

InformationRetrievalEvaluator类解析与总结 简介 InformationRetrievalEvaluator类是UKPLab/sentence-transformers库中的一部分，用于在信息检索（IR）设置中评估模型的性能。该类通过给定的一组查询，从大型语料库中检索每个查询最相似的前k个文档，并测量多种IR指标如平均互惠排名（MRR）、召回率@k和归一化折扣...

SentenceTransformerTrainingArguments 是用于配置 Sentence Transformers 模型训练的参数类，继承自 TrainingArguments 并添加了一些特定于 Sentence Transformers 的参数。以下是其主要参数的解析： 训练和评估相关参数 参数 作用 ...

MultipleNegativesRankingLoss（多负样本排序损失）总结 1. 定义 MultipleNegativesRankingLoss（多负样本排序损失）是一种用于训练嵌入模型的损失函数，特别适用于只有正样本对（如相似文本对、查询与相关文档对）的场景。它通过将一个批次中的所有非正样本作为负样本，来增强模型对正负样本的区分能力。 2. 工作原理 输入为正样本对 (a_...

SentenceTransformers 1. 简介 SentenceTransformers 是一个基于 Python 的自然语言处理库，专注于将句子、段落和图像转换为高质量的嵌入向量。它基于 Hugging Face 的 Transformers 库，利用预训练的 Transformer 模型（如 BERT、RoBERTa、XLM-R 等）生成语义嵌入。 2. 核心功能 生成句...

Transformer模型自2017年提出以来，已经成为自然语言处理（NLP）领域的主流模型。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer模型完全基于自注意力机制，因此在处理长距离依赖关系方面有显著优势。然而，由于Transformer模型缺乏内置的序列顺序信息，必须通过位置编码（Positional Encoding）显式引入位置信息，以便模型能够区分序列中的不同位置。 位置...

LLM 从训练到部署 大型语言模型（LLM）从训练到部署涉及多个阶段，每个阶段都有对应的库或框架支持。以下是关键流程及常用工具： 1. 数据预处理 文本处理与清洗： Hugging Face Datasets：加载和管理大规模文本数据集。 NLTK/spaCy：分词、词性标注、句法分析等基础NLP处理。 Apache Beam/Spa...