Векторный поиск в машинном обучении относится к процессу поиска похожих векторов в многомерном пространстве. Обычно это делается с использованием таких методов, как косинусное сходство или евклидово расстояние. Эти методы измеряют сходство между двумя векторами путем сравнения угла или расстояния между ними соответственно. Приложения векторного поиска включают обработку естественного языка, распознавание изображений и системы рекомендаций. Векторный поиск в рекомендательных системах —..

TheNewStack поговорил с тремя профессионалами в области технологий, чтобы узнать, как векторные базы данных и векторный поиск могут помочь в обнаружении взаимосвязей, скрытых в данных. О, запутанная паутина перегрузки данными! Мы плаваем в море информации, но подождите, все это беспорядочно и неструктурировано, как мозаика в торнадо! Тексты, фотографии и голоса — все смешалось, как на хаотичной вечеринке. Это как пытаться вставить квадратный колышек в круглое отверстие, но с..

Традиционные поисковые системы выполняют поиск по ключевым словам . Такие поисковые системы возвращают результаты, содержащие точное совпадение или близкую вариацию поискового запроса, например поиск статей о « Covid-19 ». Эти поисковые системы, основанные на ключевых словах , в некоторых случаях работают хорошо, но не работают в тех случаях, когда роль играет семантика . Это означает, что традиционные поисковые системы не учитывают фактическое значение запроса и документов или..

Объяснимость больших языковых моделей Недавно я смотрел презентацию профессора Кристофера Поттса из Стэнфордского университета, где он упомянул, что если мы собираемся доверять моделям больших языков (LLM), нам нужно лучше понять, как они приходят к их ответы. Это затрагивает одну из ключевых проблем LLM — их необъяснимость. Они настолько сложны, что представляют собой черные ящики, и мы не знаем, как они нашли ответы на свои вопросы. Чем сложнее модель, тем менее прозрачной..