Neural Deep

0:42

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

Возможности создания эмбедингов с произвольными параметрами

Что меня особенно впечатлило в последнем обновлении от OpenAI, это возможность генерации эмбедингов с нефиксированными размерами.

Напоминаю, эмбединг - это методика преобразования текста в числовой вектор, который затем может быть использован, например, в RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Такой подход открывает перед учеными и разработчиками новые горизонты. Гибкость в выборе размера эмбедингов позволяет более тонко настраивать системы под определенные задачи, улучшая не только их точность, но и скорость работы и эффективность использования памяти. Вероятно, мы увидим, как изменение размеров эмбедингов способствует прогрессу в таких областях, как семантический поиск, кластеризация текста или даже в создании текстов. Также можно ожидать заметного воздействия на сферу поисковых систем, где важен баланс между скоростью и точностью результатов.

🔥7❤2

www.tgoop.com/neuraldeep/166

1.3K viewsJan 27, 2024 at 17:00

Возможности создания эмбедингов с произвольными параметрами

Что меня особенно впечатлило в последнем обновлении от OpenAI, это возможность генерации эмбедингов с нефиксированными размерами.

Напоминаю, эмбединг - это методика преобразования текста в числовой вектор, который затем может быть использован, например, в RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Такой подход открывает перед учеными и разработчиками новые горизонты. Гибкость в выборе размера эмбедингов позволяет более тонко настраивать системы под определенные задачи, улучшая не только их точность, но и скорость работы и эффективность использования памяти. Вероятно, мы увидим, как изменение размеров эмбедингов способствует прогрессу в таких областях, как семантический поиск, кластеризация текста или даже в создании текстов. Также можно ожидать заметного воздействия на сферу поисковых систем, где важен баланс между скоростью и точностью результатов.

BY Neural Deep