在前端大模型的开发与应用中，以Transformers.js为基础实现浏览器内的RAG模型成为了新的研究热点。RAG，全称为Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成，是将检索式技术和生成式模型相结合的前沿技术，特别适合处理大量信息和提供精准搜索的场景。在本系列文章中，我们将从入门层次介绍如何利用Transformers.js库来构建和实现浏览器内的RAG模型。 我们得了解Transformers.js是 무엇，它是由Hugging Face团队提供的一个开源JavaScript库，其设计初衷是让开发者能在浏览器或Node.js环境中轻松运行预训练的transformers模型。这一库的推出极大地降低了开发者的门槛，使得复杂模型的部署变得更加便捷和高效。Transformers.js支持多种模型架构，包括BERT、GPT-2、T5、XLNet等，几乎覆盖了当前最先进的transformers架构。 在RAG模型的构建中，主要分为两个部分：检索模块和生成模块。检索模块的工作原理是对海量数据进行索引，并通过检索机制快速找到与用户查询最相关的数据段落；生成模块则在这些数据的基础上，利用生成式模型来构造出完整的回答。这种组合的优势在于，能够将机器学习模型的“理解”能力和结构化数据的可搜索性结合起来，从而为用户提供高质量、有针对性的回答。 具体到使用Transformers.js实现RAG的过程，首先需要准备一个适用于检索的数据集。这通常意味着需要对数据进行预处理，包括分词、建立索引等步骤。随后，在前端环境中加载Transformers.js库和预训练模型，将构建好的数据集作为检索数据源。 接着，前端开发者需要编写逻辑来处理用户的查询请求，将查询信息送入检索模块，然后根据检索结果，利用生成模块产生回答。这个过程需要前后端之间的协作，前端负责界面展示、用户交互以及展示最终回答，而后端则负责数据处理和模型运行。 此外，由于浏览器环境对计算资源有限制，因此可能需要在优化模型性能方面下功夫，比如压缩模型、动态加载模型组件等。这些优化手段不仅能够确保模型快速响应，还能提升用户体验。 实现浏览器内RAG模型后，前端开发者能够为用户提供更加智能和人性化的搜索体验。用户在进行查询时，系统不仅能提供简单的关键词匹配，还能根据上下文生成更加精准的答案。这在电商搜索、问答系统、智能客服等多个领域具有广泛的应用价值。 前端大模型，尤其是结合了RAG技术的模型，为前端开发者提供了一个强大的工具。通过Transformers.js这一强大的JavaScript库，开发者可以构建出高性能的智能应用，为用户带来前所未有的互动体验。随着前端技术的不断演进，这些智能模型的应用场景将会越来越广泛，其在提升用户体验方面的作用将愈发显著。

知识点一：前端大模型入门 前端大模型入门是指对前端开发者来说，需要掌握的大型人工智能模型的入门知识。这种模型在处理自然语言、图像识别、音频处理等方面表现出色，已经成为现代Web应用不可或缺的一部分。 知识点二：Transformers.js的使用 Transformers.js是一种JavaScript库，它允许开发者在浏览器端使用预训练的大型语言模型。其核心功能包括文本生成、翻译、问答等，能够帮助开发者快速构建具有人工智能能力的前端应用。 知识点三：纯网页版RAG实现 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种新型的问答系统架构，它可以检索知识库中的信息并将其融合到生成模型中。在本篇内容中，我们将会探讨如何在纯网页端实现RAG系统，不需要第三方接口和后端支持。 知识点四：qwen1.5-0.5B模型 qwen1.5-0.5B模型是本篇中提到的一个特定的大型语言模型。在前端开发中，开发者可以直接使用这个预训练模型来实现RAG问答系统，而无需进行复杂的训练过程。该模型的大小为1.5亿个参数，其中0.5B代表的是该模型的大小规格。 知识点五：无第三方接口和后端的实现 无第三方接口和后端的实现意味着整个RAG问答系统的所有功能都将在用户浏览器端完成。这不仅减轻了服务器的负载，也提升了用户的响应速度和体验。这种实现方式对前端技术提出了更高的要求，要求开发者必须熟练掌握JavaScript及相关前端技术。 知识点六：前端技术栈的应用 在实现纯网页版RAG的过程中，将涉及到一系列前端技术栈的应用，例如HTML、CSS、JavaScript等。开发者需要对这些技术有深入的理解和实践经验，才能成功地在浏览器中部署和运行大型语言模型。 知识点七：JavaScript在AI中的作用 JavaScript作为一种通用编程语言，在人工智能领域也发挥着重要的作用。尤其是随着Web应用的复杂度增加，JavaScript在前端AI模型的运行、数据处理、用户交互等方面展现出其强大的能力。 知识点八：问答系统的发展趋势 问答系统作为一种人工智能应用，近年来在技术和服务模式上都取得了长足发展。在前端实现问答系统，不仅可以提升用户体验，还能实现更广泛的应用场景。开发者在掌握了相关知识点后，将能够为用户提供更智能、更个性化的问答服务。 知识点九：RAG架构的优势 RAG架构通过检索知识库中的信息，并将其结合到生成模型中，来提供更加准确和丰富的答案。这种架构的优势在于能够将语言模型的生成能力与大量背景知识结合，从而生成更加详实和精准的回答。 知识点十：大数据、机器学习和前端技术的结合 现代前端开发不再局限于传统的网页布局和样式设计，而是涉及到大数据处理、机器学习等复杂的逻辑。这种结合使得前端工程师可以创建出更加智能化的Web应用，极大地拓宽了前端技术的应用范围。

Transformers for Machine Learning A Deep Dive

基于 pytorch-transformers 实现的 BERT 中文文本分类代码 数据： 从 THUCNews 中随机抽取20万条新闻标题，一共有10个类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐，每类2万条标题数据。数据集按如下划分： 训练集：18万条新闻标题，每个类别的标题数为18000 验证集：1万条新闻标题，每个类别的标题数为1000 测试集：1万条新闻标题，每个类别的标题数为1000

huggingface下载速度慢，遇到sentence-transformers模型下载失败还是尽量使用进行本地下载改路径的方式。

是一个情感分类的项目，前面是对emotion数据集的处理和分析，以及将整个数据集分词以及处理成模型的输入形式。 主要是通过加载一个文本分类的预训练模型，然后在数据集上面进emotion数据集上面的fine-tuning。然后对训练好的模型进行效果的分析，包括F1，Precision和Recall等。 fine-tune transformers distilbert-base-uncased - distilbert 是对 bert 的 distill 而来 - 模型结构更为简单， - bert-base-uncased 参数量：109482240 - distilbert-base-uncased 参数量：66362880 - trainer默认自动开启 torch 的多gpu模式， - `per_device_train_batch_size`: 这里是设置每个gpu上的样本数量， - 一般来说，多gpu模式希望多个gpu的性能尽量接近，否则最终多gpu的速度由最慢的gpu决定， - 比如快gpu 跑一个batch需要5秒。

RAT-SQL 该存储库包含ACL 2020论文。 如果您在工作中使用RAT-SQL，请按以下方式引用： @inproceedings { rat-sql , title = " {RAT-SQL}: Relation-Aware Schema Encoding and Linking for Text-to-{SQL} Parsers " , author = " Wang, Bailin and Shin, Richard and Liu, Xiaodong and Polozov, Oleksandr and Richardson, Matthew " ,

GoEmotions火炬手 使用实现Pytorch实现 什么是GoEmotions 数据集以28种情感标记为58000个Reddit评论 钦佩，娱乐，愤怒，烦恼，批准，关怀，困惑，好奇心，欲望，失望，不赞成，厌恶，尴尬，兴奋，恐惧，感激，悲伤，喜悦，爱，紧张，乐观，骄傲，意识到，缓解，后悔，悲伤，惊喜+中立 训练细节 使用基于bert-base-cased （与论文的代码相同） 在本文中，使用了3种分类法。 我还使用用于分类hierarchical grouping和ekman新分类标签制作了数据。 原始GoEmotions （27种情感+中性） 分层分组（正，负，模棱两可+中性） 艾克曼（愤怒，厌恶，恐惧，喜悦，悲伤，惊奇+中立） 词汇 我已分别将[unused1] ， [unused2]替换为[NAME]和[RELIGION] 。 [PAD] [NAME] [RELIGI

TimeSformer-Pytorch 实现，是一种基于关注点的纯净，简单的解决方案，可以在视频分类上达到SOTA。 该存储库将仅存储性能最佳的变体“时空分散注意力”，无非就是沿空间之前的时间轴的注意力。 安装 $ pip install timesformer-pytorch 用法 import torch from timesformer_pytorch import TimeSformer model = TimeSformer ( dim = 512 , image_size = 224 , patch_size = 16 , num_frames = 8 , num_classes = 10 , depth = 12 , heads = 8 , dim_head = 64 , attn_dropout =

文字图像匹配度检测软件（基于CLIP、Transformers等实现） 使用CLIP（对比图文预训练方法）提供的图文匹配度检测接口，使用huggingface基于Transformers的机器模型实现离线翻译，因此输入中英文均可检测。前端图形化界面使用PYQT开发,并使用了qdarkstyle进行优化 左边一栏是候选文字语句，右边一栏是对应每条文字语句的匹配度 支持中英文