专为生成式AI应用设计的向量数据库

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词嵌入如何处理稀有词或对象?
“嵌入处理稀有单词或对象通过一些关键策略,帮助保持它们的实用性,即使在遇到在训练数据集中并不常见的术语时。一个常见的方法是使用子词标记化,它将稀有单词分解为更小、更易于管理的部分或组件。这使得模型能够利用较小部分的嵌入来理解不熟悉术语的含义
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嵌入是如何创建的?
是的,嵌入可以预先计算并存储以供以后使用,这在嵌入经常被重用的应用程序中很常见。预计算嵌入涉及在大型数据集上训练模型,生成嵌入,并将这些嵌入保存到数据库或文件系统以供以后检索。这在重复处理相同数据的场景中特别有用,例如NLP任务中的单词嵌入
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零样本学习如何提高推荐系统的性能?
Zero-shot learning (ZSL) 是一种机器学习方法,它使模型能够对训练期间没有看到的类进行预测。该模型利用与类相关联的语义信息或属性,而不是仅仅依赖于来自每个类的标记示例。此信息可能包括定义类的描述、功能或关系。通过了解这
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