t_wの輪郭

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ベクトル検索ベクトル

embedding

2023/6/8 8:34:00

ニューラルネットワークなどを使ってデータをベクトルに変換したもの

Multimodal EmbeddingSentence Embedding応向分離応類向類『ChatGPTの仕組みを知る：コンピューターによる言語理解の歴史』User Embeddingあれこれ嫌いEmbeddingこれ好きEmbedding『BERTの埋め込み空間の可視化を最速で』ページ内のEmbeddingの分散Binary embedding quantizationGraph Embedding

応向分離

2023/11/20 23:15:00

おそらく一般的には応類と向類は同じ言語モデルで生成して検索に用いるのだが、応類と向類で異なる言語モデルを用いることで以下の利点が得られる。

  • 利用者の動向から向類を学習させ、漸次的に検索精度を向上させる
  • 利用者の動向から向類を学習させ、漸次的に個々の利用者に対して検索結果を変化させる
  • 上記をしつつ、更新費用が高くなる応類を不変あるいは低頻度での更新と出来る

レコメンドにおいても同様のことができ、同じような利点が得られる。


Two-Towerモデルと同一。

あれ

2023/10/4 23:47:00

やっぱこう、Embeddingに着目したのは慧眼だった。

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