Улучшение текстовых векторных представлений с помощью больших языковых моделей

 Enhancing Lexicon-Based Text Embeddings with Large Language Models

“`html

Улучшение текстовых векторных представлений на основе лексики с помощью больших языковых моделей

Векторные представления на основе лексики являются хорошей альтернативой плотным векторным представлениям, но сталкиваются с рядом проблем, которые ограничивают их использование. Основная проблема — избыточность токенизации, когда токены разбиваются на подслова, что приводит к неэффективности и несоответствиям. Также одностороннее внимание не позволяет токенам полностью использовать окружающий контекст.

Практические решения и ценность

Исследователи из Университета Амстердама, Университета Технологий Сиднея и Tencent IEG предложили LENS (Lexicon-based EmbeddiNgS) — новую структуру, которая решает ограничения существующих методов. LENS использует кластеризацию для объединения семантически аналогичных токенов, что снижает избыточность и размерность векторных представлений.

С помощью двустороннего внимания LENS преодолевает ограничения одностороннего внимания, позволяя токенам использовать контекст с обеих сторон. Это делает LENS универсальным и эффективным инструментом для создания интерпретируемых и контекстуально осведомленных векторных представлений, которые можно использовать для кластеризации, классификации и поиска.

Преимущества LENS

  • Снижение размерности векторных представлений до 4000 или 8000, что делает их такими же эффективными, как плотные векторы.
  • Улучшенное понимание контекста благодаря двустороннему вниманию.
  • Оптимизированная методология обучения, обеспечивающая простоту использования и высокую производительность.

LENS показывает выдающиеся результаты на различных тестах, превосходя плотные векторы в большинстве задач. Он также демонстрирует сильные преимущества в задачах поиска и обеспечивает улучшения на различных наборах данных.

Как использовать ИИ для вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

  • Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
  • Внедряйте ИИ постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.

Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.

“`

Полезные ссылки: