• 原文地址：https://skae.top/p/copilot-api/
• 原文作者：^薄荷布丁^

这篇文章教你怎么自己编写代码，把你的Github Copilot订阅的API接出来用。

大致流程是：

1. 发起 Device Flow 请求，获取device_code和user_code（XXXX-XXXX）。
2. 在浏览器访问 https://github.com/login/device，输入`user_code`。
3. 轮询换取access_token（ghu_开头的 token）。
4. 用access_token...

在 浅析 Embedding 模型 中，我们分析了 MedImageInsight 的 Text Encoder，本文将继续基于 lion-ai/MedImageInsights 版本（以下简称 MI2），分析其 Image Encoder，以及 MI2 是如何对图像和文本的嵌入结果进行相似度预测的。

MedImageInsight/ImageEncoder 中实现了 Convolutional Swin Transformer 和 DaViT 两个版本的 Encoder。
在 2024.09.27...

• 原文地址：https://my.oschina.net/u/876354/blog/3064227
• 原文作者：雪饼

卷积（convolution）是深度学习中非常有用的计算操作，主要用于提取图像的特征。在近几年来深度学习快速发展的过程中，卷积从标准卷积演变出了反卷积、可分离卷积、分组卷积等各种类型，以适应于不同的场景，接下来一起来认识它们吧。

卷积核（Kernel）：卷积操作的感受野，直观理解就是一个滤波矩阵，普遍使用的卷积核大小为3×3、5×5等；

步长（Stride）：卷积核遍历特征图...

在 MedImageInsight 中，介绍了由微软发表，第三方发布的医学图像嵌入模型，本文将以其中的 Text Encoder 为例，浅析 Embedding 模型的工作原理。

Embedding 模型是一种将高维数据（如文本、图像等）转换为低维向量表示的模型。通过这种转换，模型能够捕捉数据的语义信息，使得相似的数据在向量空间中距离更近。

以 lion-ai/MedImageInsights 中的 Text Encoder 为例（其使用的分词器只支持英文），输入 ["lumbar spine...

https://docs.pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Embedding.html#torch.nn.Embedding

nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim) 可以看成是一个查表词典：

• 有 num_embeddings 行，每一行是一个 embedding_dim 维的向量。
• 输入是索引（比如单词 ID、类别 ID），输出是对应行的向量。

max_norm 的作用：

给这个“词典...

豆瓣评分 9.3

本书中的所有代码示例均可在Manning出版社的官方网站(https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch)和GitHub(https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch)上找到

https://magazine.sebastianraschka.com

https://sebastianraschka.com

• [PAD]（...

MedImageInsight: AN OPEN-SOURCE EMBEDDING MODEL FOR GENERAL DOMAIN MEDICAL IMAGING 论文中提出了一个用于医学图像的开源嵌入模型：MedImageInsight。该模型采用类似 CLIP 的双塔架构，一个塔是图像编码器，另一个塔是文本编码器：

MedImageInsight 在未经微调的情况下，即可在分类、图像检索、报告生成等多种医学图像任务中表现出色：

该论文主要作者来自微软相关团队，在网络上搜索 MedImageInsight...

豆瓣评分 7.4

GitHub仓库(https://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models)

1.2 语言人工智能的近期发展史

1.2.2 用稠密向量嵌入获得更好的表示

如果两个词各自的相邻词集合有更大的交集，它们的词嵌入向量就会更接近，反之亦然。

1.2.3 嵌入的类型

有许多类型的嵌入，如词嵌入和句子嵌入，它们用于表示不同层次的抽象（词与句子）。

词袋模型在文档层面创建嵌入，因为一个嵌入表示的是整个文档。相比之下，word2vec...

TEI（Text Embeddings Inference）是 Hugging Face 提供的一个服务框架，用于部署和运行文本嵌入模型，以及序列分类模型（重排模型）。它支持多种模型格式，性能优异，并提供了 RESTful API 接口，方便与其他应用集成。

Benchmark for BAAI/bge-base-en-v1.5 on an Nvidia A10 with a sequence length of 512 tokens:

CPU 环境部署

最新 1.7 版本 CPU 镜像可能存...