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。
IR系统如何处理对抗性查询？
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强化学习中的贝尔曼方程是什么？
强化学习 (RL) 中的折扣因子 (表示为 𝛾) 是一个介于0和1之间的值，它决定了代理对即时奖励与未来奖励的偏好。折扣因子接近1表示代理对未来奖励的重视程度几乎与即时奖励相同，而折扣因子接近0则表示代理优先考虑即时奖励。
贴现因子用于
LLM的关键组成部分是什么？
培训LLMs有几个限制，主要与数据，计算资源和道德考虑有关。一个主要挑战是需要大量高质量的数据。不充分或有偏差的数据会导致泛化能力差或非预期的输出，从而限制模型在实际场景中的适用性。
计算成本是另一个重要的限制。训练大型模型需要强大的硬件
边缘AI系统如何在设备之间进行扩展？
边缘AI系统通过利用本地处理、模块化架构和高效的模型管理，在设备之间进行扩展。这些系统在数据生成的设备上进行数据处理和推理，从而减少了与集中式云服务器的持续通信需求。通过这样做，边缘AI最小化了延迟，节省了带宽，并增强了隐私，因为敏感数据不