GPT-4与GPT-3有什么不同?

GPT-4与GPT-3有什么不同?

Matryoshka嵌入是NLP中的一种层次表示形式,其中嵌入被结构化以反映概念之间的嵌套或分层关系。这个名字的灵感来自Matryoshka玩偶,较小的玩偶可以放入较大的玩偶中,象征着分层的遏制。

这些嵌入捕捉了单词或短语可以在不同粒度级别具有含义的想法。例如,在 “apple” 中,该词可以表示水果 (一般类别) 或Apple Inc. 公司 (特定实例)。Matryoshka嵌入对这种关系进行编码,使模型能够基于上下文消除歧义。

它们在必须捕获术语之间的分层关系的知识图、层次分类和特定于领域的任务中特别有用。通过以嵌套方式组织嵌入,NLP系统在复杂的推理任务中获得更好的上下文理解和改进的性能。

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
群体智能如何在嘈杂环境中适应?
“群体智能通过利用简单的规则和集体行为在嘈杂的环境中进行适应,使得个体代理即使面对不确定性也能做出决策。在这样的环境中,噪声可能会干扰代理收集准确的信息。然而,群体系统仍然可以依靠群体动态的力量有效运作。例如,当一组机器人搜索目标时,它们可
Read Now
SSL能提高深度伪造检测的性能吗?
"自监督学习(SSL)确实可以提高深伪检测的性能。自监督学习是一种机器学习技术,其中模型通过从输入的其他部分预测输入的一部分来从未标记的数据中学习。在深伪检测的背景下,这种方法帮助模型利用大量未注释的视频数据,这种数据通常是可获得的,相比标
Read Now
知识图谱如何增强决策支持系统?
可解释AI (XAI) 与传统AI的不同之处主要在于其对透明度和可解释性的关注。传统的人工智能模型,特别是深度学习系统,通常作为 “黑匣子” 运行,基于复杂的计算产生输出,而不提供他们如何得出这些结论的洞察力。这种缺乏透明度可能会导致信任方
Read Now

AI Assistant