该指标体现Embedding模型在分类(Classification)、聚类(Clustering)、对分类(Pair Classification)、重排序(Reranking)、检索(Retrieval)等任务的表现。嵌入模型不仅能够编码词汇本身的含义，还能捕捉词与词之间、句子与句子之间的关联关系。这种语义相似性搜索是基于向量空间中的距离计算，而非简单的关键词匹配，能够更好地理解自然语言的语义

如何评估每种大模型需要多少GPU显存？本文给出方法与技巧

LLM的向量通常是在数据经过Embedding模型后所得到的。由此产生大量的向量数据，而存储向量数据的数据库就是向量数据库。

与原始Transformer使用三角函数计算的Position Encoding不同，BERT的Position Embedding是需要学习的参数。BERT这个名称直接反映了：它是一个基于Transformer编码器的双向表示模型。BERT通过堆叠多层编码器来构建深度模型。NSP任务要求模型判断两个给定句子是否为原文中的相邻句子。这可以让模型理解句子间的关系。是与不是，这也就是转为了二分类任务。

如果您可以装wsl，可以在本机部署因为笔者的windows电脑不可以安装wsl，所以本文会带大家在linux云服务器上部署。目前很多厂家都推出了一键部署，但是价格也有差阿里云 通用型服务器 70rmb/月华为云比较便宜，我这边选的服务器是西南贵州，成功部署大约。

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评估语言模型能力的基本思路是准备输入和标准答案，比较不同模型对相同输入的输出由于AI答题有各种各样答案，因此现在是利用选择题考察。有一个知名的选择题的基准叫做Massive Multitask Language Understanding （MMLU），里面收集了上万题的选择题那它的题目涵盖各式各样不同的学科。

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简单说，就是模型在回答问题时会先输出一大段推理过程，然后才给出最终答案。下图我们分别在deepseek的官网使用不带深度思考的与带深度思考（DeepSeek-R1）的模型对北京是中国的首都吗？可以看到当我们使用深度思考模型AI不会直接回答，而是会先来一段内心独白再去回答，这中间的内心独白就叫做推理。推理能力类似早先年间计算机视觉领域的可视化模型输出的过程。推理能力是某些大模型本身就存在的能力，我们