IR系统如何处理对抗性查询?

IR系统如何处理对抗性查询?

零射检索是指系统在训练期间没有看到查询或相关联的数据的情况下检索查询的相关信息的能力。这通常使用具有来自其他领域或任务的广义知识的迁移学习或预训练模型来实现。

在零样本检索中,系统可以利用嵌入或语义表示来将查询匹配到共享相似含义的文档,即使系统从未在查询中遇到过确切的术语。例如,使用预先训练的语言模型,搜索引擎可能能够检索以前从未见过的全新查询的相关结果。

零射检索在每个可能的查询的训练数据不可行的应用中很有用,例如大型动态数据集或快速变化的域。

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
混合云如何支持灾难恢复?
混合云通过结合本地基础设施和公共云资源的优势,实现了灾难恢复。这种模型允许组织在不同环境中备份其关键数据和应用程序,确保能够快速恢复意外事件。例如,一家公司可以在本地服务器上维持主要操作,同时使用公共云服务进行备份。在发生本地硬件故障时,组
Read Now
联邦学习如何促进负责任的人工智能?
联邦学习通过优先考虑数据隐私、增强模型公平性和减少机器学习过程中的偏见,促进负责任的人工智能。这种方法允许多个设备或本地数据集合作训练模型,同时保持实际数据的分散性。与其将原始数据发送到中央服务器,不如只共享模型更新或梯度。这意味着敏感信息
Read Now
你如何选择神经网络中的层数?
从头开始实现神经网络涉及设计其架构,定义前向和后向传播以及通过梯度下降优化权重。首先初始化权重和偏置,确保正确初始化以防止梯度消失或爆炸。 前向传播通过在层中传递输入,应用权重和偏差以及使用ReLU或sigmoid等激活函数来计算预测。反
Read Now

AI Assistant