大模型生成embedding
时间: 2025-04-28 19:28:18 浏览: 23
### 使用大模型生成嵌入（Embedding）
为了使用大模型生成嵌入，通常会采用预训练的语言模型来提取文本特征。这些模型能够捕捉复杂的语义关系并将其映射到高维空间中的向量表示。
#### 方法概述
1. **加载预训练的大规模语言模型**
需要先获取一个已经过充分训练的大型语言模型实例。这类模型可以来自多个开源平台或者商业API服务提供商[^1]。
2. **准备输入数据**
将待处理的文字内容按照模型的要求进行格式化处理，比如分词、截断或填充至固定长度等操作，确保其适合送入模型中计算。
3. **调用模型接口获得输出**
输入经过预处理后的文本序列给定到选定的大规模语言模型里执行推理任务，从而得到对应的隐含层状态作为最终的嵌入向量表达形式[^2]。
4. **保存或应用产生的嵌入**
获取到的结果可以直接用于后续的任务如相似度匹配、聚类分析或是进一步微调特定应用场景下的性能优化工作；也可以存入专门设计好的向量数据库以便快速查找最接近目标项的信息条目[^3]。
#### Python 实现示例
下面是一个简单的Python代码片段展示如何基于Hugging Face Transformers库来创建文本嵌入：
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
def get_embedding(text):
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze().numpy()
return embeddings
text_example = "This is an example sentence."
embeddings = get_embedding(text_example)
print(embeddings)
```
此脚本定义了一个`get_embedding()`函数接收字符串参数，并返回该句子对应于BERT基础版无大小写区分版本所生成的一组平均池化的隐藏层激活值组成的数组。
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1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。
2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1