信息检索 (IR) 中的查询是用户为了从数据库或数据集中找到相关文档或信息而提供的输入。在一些高级IR系统中，查询可以是文本 (例如，搜索短语或问题) 、语音输入或甚至图像的形式。
系统通常通过对查询进行标记并使用诸如关键字匹配、语义分析或机器学习模型之类的各种技术将其与文档数据库进行匹配来处理查询。
IR系统的有效性取决于其理解查询背后的用户意图并检索最相关文档的能力。
什么是零-shot检索？
继续阅读
视觉-语言模型是如何实现图像-文本搜索的？
“视觉-语言模型（VLMs）通过将视觉信息和文本信息整合到一个统一的框架中，增强了图像-文本搜索的能力。它们通过将图像和文本编码到一个共享的嵌入空间中来工作，这使得这两种类型的数据之间可以更高效地进行比较。当用户搜索特定的文本查询时，模型会
强化学习问题的主要组成部分是什么？
强化学习 (RL) 中的策略是一种策略或映射，用于根据代理的当前状态确定代理的操作。它通过指定在给定状态下要采取的操作来定义代理的行为。策略可以是确定性的 (总是为给定状态选择相同的动作) 或随机性的 (基于概率分布选择动作)。
该策略在
分布式系统如何帮助大规模语言模型（LLM）的训练？
Google的Bard是一个AI驱动的对话模型，旨在与OpenAI的GPT-4等其他llm竞争。Bard利用Google的LaMDA (对话应用程序的语言模型) 架构，该架构专注于在对话设置中生成自然的上下文感知响应。它的设计强调对话流程和