Сегодня просматривал отозванные статьи ICLR:Рецензенты утверждают, что оптимальный транспорт не связан с машинным обучениемРецензенты не читают статью, а авторы отзывают работы из-за разочарования в качестве рецензий ICLRОчевидно сгенерированные ИИ рецензииНо эта работа выделилась — статья под руков...
Лента материалов из области искусственного интеллекта (AI)
Материалов: 78072
Модель встраивания `gte-base` кодирует английские предложения и абзацы в плотное векторное пространство размерностью 768, обеспечивая эффективные и качественные семантические вложения, оптимизированные для задач определения текстового сходства, семантического поиска и кластеризации.
Модель встраивания gte-large преобразует английские предложения, абзацы и умеренно длинные документы в плотное векторное пространство размерностью 1024, обеспечивая высококачественные семантические вложения, оптимизированные для информационного поиска, оценки семантического сходства текста, переранж...
Информация: Источники: Databricks ведет переговоры о привлечении финансирования с оценкой компании более $130 млрд, что примерно на 30% выше показателя сентября, когда компания привлекла $1 млрд в раунде Series K с оценкой в $100 млрд. Databricks, провайдер баз данных, чьи инструменты помогают кли...
Модель встраивания e5-large-v2 отображает английские предложения, абзацы и документы в плотное векторное пространство размерностью 1024, обеспечивая высоко точные семантические вложения, оптимизированные для задач поиска, семантического поиска, переранжирования и оценки сходства.
Модель встраивания e5-base-v2 кодирует английские предложения и абзацы в плотное векторное пространство размерностью 768, создавая эффективные и высококачественные семантические вложения, оптимизированные для выполнения задач вроде семантического поиска, оценки сходства, извлечения и кластеризации.
Модель встраивания многоязычной-e5-large кодирует предложения, абзацы и документы на более чем 90 языках в пространство плотных векторов размерностью 1024, обеспечивая надежные семантические вложения, оптимизированные для многоязычного поиска, межъязыковой схожести и масштабируемого поиска данных.
Модель встраивания `paraphrase-MiniLM-L6-v2` преобразует предложения и короткие абзацы в плотное векторное пространство размерностью 384, создавая высококачественные семантические вложения, оптимизированные для обнаружения перефразирований, оценки семантического сходства, кластеризации и выполнения ...
У меня есть проект, в котором мы должны использовать LLM для построения матриц семантической близости. Я делаю это в PySpark с помощью AWS EMR и модели labse от Google. Я конвертировал модель labse в формат ONNX Runtime, чтобы облегчить мой ML-пайплайн в Spark без установки PyTorch, TensorFlow или S...
Модель встраивания all-MiniLM-L12-v2 отображает предложения и короткие абзацы в плотное векторное пространство размерностью 384, создавая эффективные и высококачественные семантические вложения, оптимизированные для задач вроде семантического поиска, кластеризации и оценки сходства.