Что такое модель встраивания? скачать в хорошем качестве

Что такое модель встраивания?

📹 НАЗВАНИЕ ВИДЕО 📹 Что такое модель встраивания? ✍️ОПИСАНИЕ ВИДЕО ✍️ В этом видео мы окунёмся в увлекательный мир моделей встраивания, краеугольного камня современного машинного обучения. Начнём с того, что такое модель встраивания и как она работает. По сути, эти модели преобразуют многомерные данные в пространство с меньшей размерностью, фиксируя семантическое значение и взаимосвязи между точками данных. Это преобразование делает сложные данные более управляемыми и простыми для обработки машинами. Преобразуя данные в форму, с которой машины могут легко работать, модели встраивания играют решающую роль в эффективном понимании и интерпретации данных машинами. Далее мы сравним модели встраивания с моделями больших языков (LLM), подчеркнув их различные роли в экосистеме ИИ. В то время как LLM сосредоточены на создании и понимании текста, модели встраивания предназначены для представления данных в компактной форме. Это представление критически важно для кодирования входных данных, которые LLM затем используют для различных задач, таких как генерация и перевод текста. Важность моделей встраивания заключается в их способности подготавливать данные таким образом, чтобы LLM могли эффективно их использовать, тем самым повышая общую эффективность и возможности систем искусственного интеллекта. Наконец, мы рассмотрим практическое применение моделей встраивания, в частности, для представления текста, изображений и аудио в виде векторов. Эти векторы представляют собой числовые представления, которые отражают основные характеристики и взаимосвязи, упрощая анализ и обработку данных машинами. Мы обсудим, как похожие слова имеют больше похожих векторов, что позволяет машинам эффективно распознавать семантическое сходство. Кроме того, мы рассмотрим, как векторы можно хранить и использовать для поиска по сходству в векторных базах данных, оптимизированных для эффективного извлечения похожих векторов. Эта возможность критически важна для таких приложений, как рекомендательные системы и поисковые системы, что подчеркивает важность моделей встраивания для повышения вычислительной эффективности и обеспечения эффективного распознавания образов в системах, управляемых LLM. 📽ДРУГИЕ НОВЫЕ ВИДЕО MACHINA, УПОМИНАЕМЫЕ В ЭТОМ ВИДЕО 📽 В ПЛЕЙЛИСТЕ: Векторные базы данныхЧто такое вложения LLM? -    • What are LLM Embeddings ?  Как LLM используют векторные базы данных -    • How LLMs use Vector Databases  Алгоритмы поиска схожести -    • Algorithms for Search Similarity  Что такое векторная база данных Pinecone? -    • What is the Pinecone Vector DB ?  Upserts + Deletes в базе данных векторных изображений Pinescone -    • Upserts + Deletes in Pinecone Vector DB  Fetches + Requests в базе данных векторных изображений Pinescone -    • Fetches + Queries in Pinecone Vector DB  Namespaces в базе данных векторных изображений Pinescone -    • Namespaces in Pinecone Vector Database  Meta Data Filters в базе данных векторных изображений Pinescone -    • Meta Data Filters in Pinecone Vector Database  Pinecone База данных векторных изображений Pinescone PODS против Serverless -    • Pinecone Vector Database PODS vs Serverless  SDK(s) в базе данных векторных изображений Pinescone -    • SDK(s) in Pinecone Vector DB  Embeddings с Open AI и базой данных векторных изображений Pinescone -    • Embeddings with Open AI & Pinecone Vector ...  RAG с OpenAI и базой данных векторных изображений Pinescone ? -    • RAG with OpenAI & Pinecone Vector Database ?  Что такое база данных векторов Chroma? -    • What is the Chroma Vector Database ?  Сравнение баз данных векторов Chroma и Pinescone -    • Chroma versus Pinecone Vector Database  Поиск схожести с помощью ChromaDb -    • Similarity Search with ChromaDb  PostgreSQL в качестве базы данных векторов! -    / -y8dss691Поиск   по схожести с PostgreSQL -    • Similarity Search with PostgreSQL   🔠КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА 🔠 #МодельВстраивания #МашинноеОбучение #ВысокоразмерныеДанные #НизкоразмерноеПространство #СемантическоеЗначение #СвязиДанных #МоделиБольшихЯзыков #ГенерацияТекста #ПредставлениеДанных #Векторы #ЧисленныеПредставления #ЗахватПризнаков #СемантическоеСходство #ВекторноеПространство #СходствоСлов #КонтекстноеЗначение #ВекторныеБазыДанных #ПоискПоСхожести #РекомендательныеСистемы #ПоисковыеСистемы #ВычислительнаяЭффективность #Распознавание Образца #КодированиеДанных #TextSummarization #ОбработкаДанных #AIApplications #DataTransformation #InputDataEncoding #VectorProximity #АнализДанных