glm embedding模型
时间: 2025-02-22 12:57:05 浏览: 112
### GLM Embedding 模型介绍
GLM Embedding 模型是清华大学发布的GLM系列大模型的一部分,旨在提供高质量的向量表示服务。该模型能够将文本映射成高维空间中的稠密向量,从而捕捉词语间的语义关系和上下文信息[^4]。
#### 技术原理
Embedding-2作为GLM系列的一员,在训练过程中采用了自监督学习的方法,通过对大规模无标注语料的学习自动构建词表征。具体来说,模型会预测被遮蔽掉的部分内容,以此来优化参数设置,使得最终得到的embedding能更好地反映实际的语言结构特点。这种机制有助于提高下游任务的表现力,比如分类、聚类等自然语言处理任务。
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Tsinghua/GlmEmbedding")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("Tsinghua/GlmEmbedding")
text = "这是一个测试句子"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).detach().numpy()
print(embeddings)
```
这段代码展示了如何使用预训练好的GLM Embedding模型获取一段文字对应的嵌入向量。
### 应用场景
1. **搜索引擎增强**
利用GLM Embedding生成网页或文档的内容摘要向量,可以帮助改进搜索算法的效果,使返回的结果更加精准贴近用户的查询意图。
2. **推荐系统个性化**
基于用户行为记录(如浏览历史、购买清单)计算特征向量并与商品描述相匹配,进而实现个性化的物品推荐列表展示给顾客。
3. **聊天机器人对话管理**
将用户提问转化为低维度实数数组形式后输入至对话引擎内部状态机中参与决策过程,以便更准确地理解和回应人类的话语表达习惯。
阅读全文
相关推荐

















