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如何选择Embedding Model？关于嵌入模型的10个思考
在大模型应用中，尤其基于RAG框架的大模型应用，嵌入模型（embedding Model）是不可或缺的关键组件。这里总结了笔者在实践中关于潜入模型的10个思考，希望对大家有所帮助。 1. 选择合适的嵌入模型对于确保检索结果既准确又有意义至关重要，这样最终生成的回答也会更加精准和有用。 因此，在选择模型时，你需要根据具体的使用场景来平衡词汇表大小与资源限制之间的关系。 6. 嵌入模型的成本与部署方式选择 在挑选嵌入模型时，有几个成本因素需要考虑： 基础设施成本：运行嵌入模型需要一定的计算资源支持，比如GPU或是云服务器，这方面的花费取决于你选择的硬件配置和使用时间。 10. 嵌入模型程度选型与RAG实践 在选择嵌入模型时，我们需要考虑几个关键因素。
3.1K20编辑于 2025-05-06 - 来自专栏机器学习
算法金 | 选择最佳机器学习模型的 10 步指南
特征选择：使用技术如主成分分析（PCA）减少维度。特征变换：应用转换如对数变换以改善模型性能。6. 模型选择候选模型：列出适用于问题的机器学习算法。初步比较：快速试验多个模型以评估性能。 特征工程迭代：基于模型反馈优化特征工程。集成学习：应用模型融合技术提升模型稳定性和准确性。10. 模型部署和监控部署策略：选择合适的技术和平台部署模型。性能监控：建立监控系统跟踪模型性能。 模型选择在机器学习项目中，选择合适的模型对于实现高性能的预测至关重要。这一步骤涉及到从多个候选模型中挑选出最适合解决特定问题的模型。 ]10. 模型选择、训练与评估环环相扣，确保我们选择并优化出最适合问题的算法。最终，通过精心的模型优化、部署及持续监控，我们能够确保模型在真实世界中稳定高效地运行。
46100编辑于 2024-06-15 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
选择模型2
选择模型 fd_set结构可以把多个套接字连在一起，形成一个套接字集合 typedef struct fd_set{ u_int fd_count;//下面数组的大小 SOCKET fd_array[FD_SETSIZE 当有事件发生的时候，select函数移除fRead中没有未决IO操作的句柄，然后返回 3 比较原来的fdSocket集合，与select处理过的fdRead集合，确定哪些套接字有未决IO并处理这些IO 4 回到2进行选择 IPPROTO_TCP); 7 sockaddr_in sin; 8 sin.sin_family = AF_INET; 9 sin.sin_port = htons(nPort); 10 ); 15 return 0; 16 } 17 //进入监听模式 18 ::listen(sListen,5); 19 20 //select模型处理过程
738100发布于 2018-01-17 - 来自专栏Echo is learning
模型选择评估方法
1、留出法（hold-out） 直接将数据集D分为两个互斥的集合，其中一个作为训练集S，另一个作为测试集T，即$D=S \cup T，S \cap T= \varnothing $，在S上训练出模型后， 训练集 / 测试集窘境 我们希望评估的是用D训练出的模型的性能，但留出法需要一部分数据作为测试数据，不进行模型的训练，这样的话，就出现了训练集 / 测试集窘境： 若令S很大，则训练的模型更加接近 D训练的模型，但是此时T比较小，评估结果可能不够稳定准确； 若令T较大，虽说评估结果更稳定了，但是训练出来的模型和D训练的模型的差别就变大了； 2、交叉验证法（cross validation） 交叉验证法将数据集分成 根据K的不同，称为K折交叉验证，最常用的K是10，另外还有5和20也比较常用。以下为10折交叉验证的示意图： ? 留一法中实际被评估的模型（S（n-1个数据）训练出来的模型）和期望被评估的模型（D训练出来的模型）非常的接近（因为只少了一个数据），因此，留一法的结果往往被认为比较准确 留一法在训练数据集比较大时，计算的开销是非常大的
97620发布于 2018-06-14 - 来自专栏Echo is learning
模型选择评估方法
1、留出法（hold-out） 直接将数据集D分为两个互斥的集合，其中一个作为训练集S，另一个作为测试集T，即$D=S \cup T，S \cap T= \varnothing $，在S上训练出模型后， 训练集 / 测试集窘境 我们希望评估的是用D训练出的模型的性能，但留出法需要一部分数据作为测试数据，不进行模型的训练，这样的话，就出现了训练集 / 测试集窘境： 若令S很大，则训练的模型更加接近 D训练的模型，但是此时T比较小，评估结果可能不够稳定准确； 若令T较大，虽说评估结果更稳定了，但是训练出来的模型和D训练的模型的差别就变大了； 2、交叉验证法（cross validation） 交叉验证法将数据集分成 根据K的不同，称为K折交叉验证，最常用的K是10，另外还有5和20也比较常用。以下为10折交叉验证的示意图： ? 留一法中实际被评估的模型（S（n-1个数据）训练出来的模型）和期望被评估的模型（D训练出来的模型）非常的接近（因为只少了一个数据），因此，留一法的结果往往被认为比较准确 留一法在训练数据集比较大时，计算的开销是非常大的
67930发布于 2018-07-04 - 来自专栏技术圈
模型评估与选择
本文链接：https://blog.csdn.net/qq_27717921/article/details/54808836 在机器学习中，我们应该如何去评估我们的学习模型的学习效果，这自然就涉及到了模型评估与选择的问题 –评估方法 –留出法 –交叉验证法 –自助法 评估方法 我们通过实验测试对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择，我们需要测试集来测试学习器对新样本判别的能力，学习模型在测试集上的 在书籍《机器学习》中曾经举例，老师给学生平时做练习做了10道题，如果用之前做过的题目来检测学生学的效果显然是不对的，可能有的同学只会做这10道题但是同样能在考试中拿高分。 但是如果让T大一些，S 小一些，那么S和D的差异就打了，对用评估的学习模型是基于S训练出来的，那么我们所评估的学习模型和在D上训练得出的模型差异就打了，降低了评估结果的保真性。 很显然K值的选择很重要，一般K=10,5,20.为了减少样本划分不同而引入的差别，K折交叉验证通常要随机使用不同的划分重复P次，最终的结果是这P次K折交叉验证结果的均值。 ?
64210发布于 2019-08-21 - 来自专栏全栈程序员必看
模型选择–网格搜索
然后使用交叉验证数据计算所有这些模型的F1分数，然后选择F1得分最高的模型，最后使用测试数据确保模型效果完好。 如何选择最佳内核（kernel）和伽马（gamma）组合。 我们使用网格搜索法：即制作一个表格，并列出所有可能的组合，选择最佳组合。 C：0.1,1 或 10。 具体步骤如下所示: 1. 导入 GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV 2.选择参数： 现在我们来选择我们想要选择的参数，并形成一个字典。 parameters = {'kernel':['poly', 'rbf'],'C':[0.1, 1, 10]} 3.创建一个评分机制 (scorer) 我们需要确认将使用什么指标来为每个候选模型评分。
84510编辑于 2022-09-27 - 来自专栏机器学习与统计学
Python sklearn模型选择
主要功能如下： 1.classification分类 2.Regression回归 3.Clustering聚类 4.Dimensionality reduction降维 5.Model selection模型选择 Biclustering 双向聚类 4.sklearn.covariance: Covariance Estimators 协方差估计 5.sklearn.model_selection: Model Selection 模型选择 Decomposition 矩阵分解 8.sklearn.dummy: Dummy estimators 虚拟估计 9.sklearn.ensemble: Ensemble Methods 集成方法 10 使行和为1 # eg. 0.47619048 = 10 /(10+4+5+2) X = np.array([[10,4,5,2], [1,4,5,7]]) X_normalized train_size: 同test_size # random_state: int - 随机种子（种子固定，实验可复现） # shuffle - 是否在分割之前对数据进行洗牌（默认True） 5.模型选择
1.5K21发布于 2019-07-22 - 来自专栏数据派THU
综述：机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择！
因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 虽然上面列出的三个子任务都是为了评估模型的性能，但是它们需要使用的方法是不同的。 我们当然希望尽可能精确地预测模型的泛化性能。然而，本文的一个要点就是，如果偏差对所有模型的影响是等价的，那么偏差性能评估基本可以完美地进行模型选择和算法选择。 如果要用排序选择最优的模型或算法，我们只需要知道它们的相对性能就可以了。例如，如果所有的性能评估都是有偏差的，并且低估了它们的性能（10%），这不会影响最终的排序。 更具体地说，如果我们得到如下三个模型，这些模型的预测准确率如下： M2: 75% > M1: 70% > M3: 65 如果我们添加了 10% 的性能偏差（低估），则三种模型的排序没有发生改变： M2: 对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」： 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。
76630编辑于 2023-04-03 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
深度 | 机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择
对模型性能的估计偏差并不会影响其相对排名顺序。比如有三种模型，其准确率如下： M2: 75% > M1: 70% > M3: 65%， 即使增加10%的悲观偏差，仍然不影响排序。 其他常见的训练/测试分割是60/ 40,70 /30，或80/20 ——如果数据集比较大的话，甚至能到90/10。 步骤2 ：在获得测试样本之后，我们需要选择一个适合给定问题的学习算法。 正如图8所示，在0.1和100之间选择γ值可以得到80%以上的预测准确率。γ=10会得到一个相当复杂的决策边界，γ=0.001得到的决策边界就非常简单。 而γ=0.1则看起来在这两个模型（γ=0.001和γ=10.0）之间取得了一个很好的平衡。当γ=0或γ=10时，对应的模型性能落在最佳模型的一个标准误差内。 当处理的样本量较大时，使用holdout方法进行模型评价非常合适。对于超参数优化，我们更推荐10折交叉验证。而在小样本的情况下，留一法交叉验证则是一个不错的选择。
2.9K40发布于 2018-04-26 - 来自专栏IT派
推荐｜机器学习中的模型评价、模型选择和算法选择！
摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。 本文涵盖了用于模型评估和选择的常见方法，比如留出方法，但是不推荐用于小数据集。 因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 留出验证方法 二、Bootstrapping 和不确定性 这章主要介绍一些用于模型评估的高级技术。 首先讨论用来评估模型性能不确定性和模型方差、稳定性的技术。之后介绍交叉验证方法用于模型选择。我们为什么要关心模型评估，存在三个相关但不同的任务或原因。 对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」： 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。
1.7K70发布于 2018-03-27 - 来自专栏深度学习自然语言处理
综述 | 机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择！
因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 虽然上面列出的三个子任务都是为了评估模型的性能，但是它们需要使用的方法是不同的。 我们当然希望尽可能精确地预测模型的泛化性能。然而，本文的一个要点就是，如果偏差对所有模型的影响是等价的，那么偏差性能评估基本可以完美地进行模型选择和算法选择。 如果要用排序选择最优的模型或算法，我们只需要知道它们的相对性能就可以了。例如，如果所有的性能评估都是有偏差的，并且低估了它们的性能（10%），这不会影响最终的排序。 更具体地说，如果我们得到如下三个模型，这些模型的预测准确率如下： M2: 75% > M1: 70% > M3: 65%, 如果我们添加了 10% 的性能偏差（低估），则三种模型的排序没有发生改变： M2 对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」： 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。
85320编辑于 2022-09-22 - 来自专栏服务器运维日常
ModelScope 模型选择完全指南：根据显卡配置选择合适的 AI 模型
前言 本文档简要介绍了 ModelScope 平台提供的部分 AI 模型，以及如何根据你的显卡配置选择合适的模型，帮助你快速找到适合自己硬件条件的 AI 模型。 本文档的作用 本文档旨在帮助你： 了解 ModelScope 提供的 AI 模型 - 从文本生成、图像生成到视频生成，从语音识别到计算机视觉，全面了解平台支持的模型类型 根据硬件条件选择合适的模型 - AI 模型的方法 适用人群 AI 学习者 - 想要了解和体验各类 AI 模型的能力 个人开发者 - 希望在本地运行 AI 模型，构建个人项目 专业开发者 - 需要选择合适的模型进行产品开发或研究 硬件选购者 到这里你已经全面了解了 ModelScope 平台的模型分类和选择方法。 AI 模型分类：掌握 ModelScope 平台提供的各类 AI 任务和应用场景 ✅ 计算显存需求：根据模型参数量快速估算所需显存大小 ✅ 选择合适的模型：根据自己的显卡配置选择能够流畅运行的模型
2K21编辑于 2026-01-15 - 来自专栏半生瓜のblog
【网络编程】事件选择模型
事件选择模型 windows处理用户行为的两种方式 消息机制 核心：消息队列 处理过程：所有的用户操作，比如点鼠标，按键盘，对软件进行的各种操作…等等，所有操作均依次按顺序被记录，装进一个队列。 异步选择模型就是基于这个消息的。 事件机制 核心：事件集合 处理过程:根据需求我们为用户的特定操作绑定一个事件，事件由我们自己调用API创建，需要多少创建多少。 事件选择模型，就是应用这个。 最大64 WSA_MAXIMUM_WAIT_EVENTS 可以变大，不像select模型，直接就能变大，因为select模型本身就是个数组，直接遍历即可， 比较直接，而事件选择是按照异步来投放，由系统进行管理 事件选择模型——异步 select模型——同步
61600编辑于 2023-05-12 - 来自专栏Coggle数据科学
模型选择之交叉验证
（背景为纪念2018年西安第一场雪） 我们这里介绍两种模型选择的方法，分别是正则化和交叉验证。 如果数据样本量小于一万条，我们就会采用交叉验证来训练优化选择模型。 用训练集来训练模型，用验证集来评估模型预测的好坏和选择模型及其对应的参数。把最终得到的模型再用于测试集，最终决定使用哪个模型以及对应参数。 接着，我们再把样本打乱，重新选择训练集和测试集，继续训练数据和检验模型。最后我们选择损失函数评估最优的模型和参数。 第二种是 ? ，每次随机的选择 ? 份作为训练集，剩下的1份做测试集。当这一轮完成后，重新随机选择 ? 份来训练数据。若干轮（小于 ? ）之后，选择损失函数评估最优的模型和参数。
2K30发布于 2019-09-12 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
机器学习(七)模型选择
1.10模型选择 一个模型可能有很多种情况出现，那么我们如何选择最优的模型呢？ 1.10.1那条曲线拟合效果是最好的？ 通过上述图大家应该能看到，即便我们确定了使用线性回归模型去处理，我们在选择参数的时候也是有很多种情况。 （现实任务中的样本空间的规模通常很大，如20 个属性，每个属性有10个可能取值，则样本空间的规模是1020）。 在实际的任务中往往通过多种算法的选择，甚至对同一个算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。那么，我们也就面临究竟选择哪一种算法，使用哪一种参数配置？ 这就是我们在机器学习中的“模型选择（model select）”问题，理想的解决方案当然是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差最小的那个模型。
66540编辑于 2023-11-08 - 来自专栏半生瓜のblog
【网络编程】异步选择模型
异步选择模型 逻辑 核心:消息队列，操作系统为每个窗口创建一个消息队列，并且维护，我们想要使用消息队列，那就要创建一个窗口。 第一步：将我们的socket，绑定在一个消息上，并且投递给操作系统。 WSAAsyncSelect 第二步：取消息分类处理， 该模型只能用于windows,windows处理用户操作的核心就是消息队列。但是思想是通用的。 } break; case FD_WRITE: //当客户端成功连接上服务器后，他会先后产生两个消息， //accept和write,同事件选择模型 //与选择模型逻辑相同，事件选择模型基于事件，异步选择模型基于消息队列 //队列是有序的，理论起来操作更方便一些。 总结 事件选择模型和异步选择模型是解决select模型中select()同步阻塞的问题的。 重叠I/O模型和完成端口模型将recv(send)操作变成异步的 ，从而这个网络模型没有阻塞。
60610编辑于 2023-05-12 - 来自专栏林德熙的博客
win10 uwp 右击选择 GridViewItem
有时候我们需要选择一个 GridView 的一项，通过我们右击。 拿到后，他的 DataContext 就是我们选择的。 如果使用个人控件（UserControl），那么请要有 DataContext ，不要覆盖。
67610发布于 2018-09-18 - 来自专栏Reck Zhang
Java 10 - 内存模型
内存模型 主存储器与工作存储器 主存储器 方法区(Method Area) 方法区用于存储类的信息, 常量, 静态变量, 即时编译器编译后的代码. 栈(Java Virtual Machine Stacks) 代表着Java方法执行的内存模型, 每个方法执行时都会创建一个栈帧来存储方法的变量表, 操作数栈, 动态链接方法, 返回值, 返回地址等信息
37720发布于 2021-08-11 - 来自专栏Python与算法之美
10，模型的优化
搜索超参数空间以优化超参数需要明确以下方面： 估计器 超参数空间 交叉验证方案 打分函数 搜寻或采样方法（网格搜索法或随机搜索法） 优化模型的常见方法包括 网格搜索法，随机搜索法，模型特定交叉验证， 三， 模型特定交叉验证 一些特定的模型，sklearn构建了一些内部含有交叉验证优化机制的估计器。 它们主要是在linear_model模块。 四， 信息准则优化 模型选择主要由两个思路。 解释性框架：好的模型应该是最能解释现有数据的模型。可以用似然函数来度量模型对数据集描述能力。 预测性框架：好的模型应该是最能预测结果的模型。 通常模型参数越多越复杂，越容易出现过拟合。 所以，模型选择问题在模型复杂度与模型对数据集描述能力（即似然函数）之间寻求最佳平衡。 AIC(赤池信息准则)和BIC(贝叶斯信息准则)对模型的选择提供了一种判据。 AIC信息准则选择AIC最大的模型。 BIC信息准则选择BIC最大的模型。
77421发布于 2020-07-17
腾讯云开发者
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