嵌入是如何支持迁移学习的?

嵌入是如何支持迁移学习的?

在搜索引擎中,嵌入用于通过将查询和文档表示为共享嵌入空间中的向量来提高搜索结果的相关性和准确性。当用户提交搜索查询时,搜索引擎将查询转换为嵌入,并将其与索引文档或网页的嵌入进行比较。这允许系统返回在语义上与查询相似的文档,即使它们不包含确切的搜索项。

嵌入使搜索引擎能够超越关键字匹配并理解查询背后的含义。例如,像 “纽约最好的意大利餐馆” 这样的查询可以返回 “纽约顶级意大利餐馆” 的结果,即使确切的措辞不匹配。搜索引擎使用由BERT或GPT等预训练模型生成的嵌入来理解搜索背后的意图并检索最相关的文档。

此外,嵌入还用于语义搜索等功能,其中搜索引擎不仅考虑查询术语,还理解其上下文。这提高了搜索结果的质量,特别是在具有复杂或模糊查询的场景中。嵌入允许搜索引擎根据相关性和语义对文档进行排名,从而带来更准确和用户友好的搜索体验。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
保护措施如何防止大型语言模型生成虚假的医疗建议?
LLM护栏通常对最终用户不直接可见,因为它们在幕后操作,以确保内容符合安全和道德标准。但是,当护栏标记或阻止某些内容时,用户可能会遇到间接可见性,从而为特定请求被拒绝或更改的原因提供解释。例如,如果用户请求有害或令人反感的内容,系统可能会回
Read Now
与大语言模型(LLMs)相关的隐私风险有哪些?
稀疏技术通过减少模型中活动参数或操作的数量来改善llm,这在保持性能的同时降低了计算和内存成本。稀疏模型在计算期间仅激活其参数的子集,而不是处理每个输入的所有参数。这使得它们在训练和推理方面更有效。 像稀疏注意力这样的技术将计算工作集中在
Read Now
语音识别对教育工具的好处有哪些?
混合模型通过组合两种或更多种不同的方法来增强语音识别系统,以提高识别口语的准确性和性能。通常,这些模型将诸如隐马尔可夫模型 (HMM) 之类的统计方法与诸如递归神经网络 (rnn) 或卷积神经网络 (cnn) 之类的深度学习技术合并。通过利
Read Now

AI Assistant