Embedding

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2025

Apr 12

1、向量归一化在机器学习和深度学习中，对嵌入向量进行归一化（Normalization）至关重要，它能带来多方面的益处，尤其是在涉及到相似度计算、模型训练和数据表示时。归一化通常指的是将向量的长度（或范数）缩放为单位长度（通常为 L2 范数等于 1）。以下是归一化的主要必要性： …

Vector Normalization Embedding 相似度 LLM

Apr 01

Embedding 模型是什么？简单来说，Embedding 模型是一种将高维度、离散或复杂的输入数据（例如文字、图片、用户ID、商品ID等）转换为低维度、连续的向量（Vector）表示的技术或模型。这个生成的向量被称为“嵌入”（Embedding）。想象一下，我们有很多词 …

LLM Embedding