什么是负采样及其在嵌入训练中的作用?

什么是负采样及其在嵌入训练中的作用?

向量搜索通过将查询向量与数据集中的存储向量进行比较以识别最相似的向量来检索结果。该过程包括三个主要步骤: 向量生成,相似性度量和检索。 首先,使用嵌入模型 (如Word2Vec或Sentence-BERT) 将数据转换为向量。每个向量封装相应数据的语义本质。例如,关于 “气候变化” 的用户查询可以被转换成强调相关概念的向量。

接下来,类似余弦相似性或欧几里德距离的相似性度量将查询向量与存储的向量进行比较。这些度量计算向量在高维空间中对齐的紧密程度。最后,系统检索和排序与查询最相似的向量,向用户呈现最相关的结果,诸如与 “气候变化” 相关的文章或图像。

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
您如何处理SQL脚本中的错误?
在SQL脚本中处理错误对于确保数据库操作的顺利和可靠至关重要。第一步是通过使用适当的错误检查技术来预测潜在的错误。大多数SQL环境都提供了错误处理机制,例如SQL Server中的T-SQL(Transact-SQL)的TRY...CATC
Read Now
无服务器架构的使用案例有哪些?
无服务器架构是一种云计算模型,开发者在该模型中可以构建和运行应用程序,而无需管理底层基础设施。开发者无需处理服务器维护、扩展和配置等问题,可以专注于编写代码和实现功能。该模型通常通过在特定事件发生时执行的函数或微服务来实现,例如HTTP请求
Read Now
在联邦学习中,更新是如何同步的?
在联邦学习中,更新通过一种汇聚多个设备模型更新的过程进行同步,而无需共享原始数据。每个参与的设备,例如智能手机或物联网传感器,使用其自己的数据训练模型的本地副本。一旦训练完成,每个设备将其模型更新(通常是神经网络的权重和偏差)发送到中央服务
Read Now