专为生成式AI应用设计的向量数据库

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自监督学习可以使用哪些类型的数据?
自监督学习可以利用多种类型的数据,主要分为图像、文本、音频和视频。这些数据类型各自提供了独特的挑战和机遇,使得学习不再依赖于标记数据。这种方法使模型能够直接从原始数据中学习有用的表示,通过创建辅助任务来帮助发现结构和模式。 例如,在图像的
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嵌入随着人工智能的进步如何演变?
嵌入(embeddings),即数据(如单词、图像或句子)的密集向量表示,因人工智能技术的进步而获得了显著增强。传统上,嵌入通常使用如Word2Vec或GloVe等简单模型生成,用于文本数据。这些方法将每个单词视为静态表示,无法捕捉上下文。
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在训练过程中,嵌入如何演变?
管理嵌入更新的最佳实践包括建立定期模型再训练的策略、监控性能以及使用增量学习等技术。嵌入模型应在新数据可用或性能随时间降低时更新。这可以通过计划的重新训练来完成,其中定期用新数据训练模型,或者通过在新数据到达时使用增量更新来微调模型。 一
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