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Scaling SentEmb-高效生成高质量句子嵌入

一种上下文学习方法,将基于提示的表示应用于自回归模型,以生成高质量的句子嵌入,无需微调。该方法通过利用上下文信息,避免了传统微调过程的复杂性,同时支持不同规模的语言大...

一种上下文学习方法,将基于提示的表示应用于自回归模型,以生成高质量的句子嵌入,无需微调。该方法通过利用上下文信息,避免了传统微调过程的复杂性,同时支持不同规模的语言大模型,能够在多种转移任务上取得最佳结果。
Scaling SentEmb的特点:
1. 利用上下文学习生成高质量的句子嵌入
2. 避免微调,大幅提高效率
3. 支持不同规模的语言大模型
4. 在转移任务上取得最新的最佳结果

Scaling SentEmb的功能:
1. 应用于自然语言处理任务,如文本分类和情感分析
2. 生成句子嵌入用于信息检索和相似度计算
3. 在对比学习中作为句子表示的基础

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