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
机器学习是否正在扩展到业务操作中?
是的,有几种解决方案可以利用计算机视觉和AI技术按内容标记图像。基于云的api (如Google Vision、Microsoft Azure Computer Vision和Amazon Rekognition) 提供预训练的模型,可以根
Read Now
大型语言模型的防护措施在多语言应用中有效吗?
LLM护栏通过提供补充训练过程的安全边界,与来自人类反馈 (RLHF) 的强化学习进行交互。RLHF用于通过允许人类反馈来加强良好行为并纠正不良输出来微调模型。护栏通过确保任何学习行为符合道德,法律和安全标准,在这种设置中起着至关重要的作用
Read Now
REINFORCE 算法在强化学习中的意义是什么?
强化学习中基于策略的方法专注于直接学习策略,这是从状态到动作的映射。代理不是估计状态-动作对的值,而是学习一种策略,该策略可以使预期的累积奖励随时间最大化。 在基于策略的方法中,代理通常使用参数化函数 (例如神经网络) 来表示策略。该策略
Read Now

AI Assistant