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视觉语言模型如何实现多模态推理?
“视觉-语言模型(VLMs)通过将视觉输入与文本信息结合,实现场景多模态推理,使系统能够同时理解图像和文本的意义。这种结合对于需要理解不同模态之间上下文和关系的任务至关重要。例如,当模型处理一幅狗坐在树旁的图像时,它可以利用相关文本准确地解
训练大型语言模型(LLMs)使用了哪些数据集?
LLMs可以有效地分析和总结大型文档,使其对于报告生成或内容审查等任务很有价值。他们处理输入文本以识别关键主题、重要点和相关细节,从而实现保留核心信息的简明摘要。例如,法学硕士可以撰写一篇冗长的研究论文,并生成一个简短的摘要,突出主要发现。
逆文档频率(IDF)是什么?
Pinecone是一个托管矢量数据库,通过提供可扩展的高性能存储和矢量嵌入检索,简化了基于矢量的信息检索 (IR)。它允许用户通过将数据 (例如文本,图像或其他非结构化内容) 转换为数值向量并存储它们来搜索大型数据集,以进行高效的相似性搜索