Résumé
Matryoshka Representation Learning (MRL) dafay tàggat ay embedding ngir leeral yi gëna am solo ñu boole leen ci dimension yi njëkk, loolu dina tax nga mëna dagg vecteur bu gudd ci bu gëna gàtt te doo ñàkk lu bari. Bu demee ni puppe russe yuñ defaree lënd, benn lëkkale amna lëkkalekaay yu ndaw yu bari yuñ mëna jëfandikoo.
Matryoshka Representation Embeddings bokk na ci lakk-IA stack bi ñuy jëfandikoo ngir jàng, defar, xaaj, ak soppi mbind ak wax ci eskaal.
Plongeur bu xóot
Kusupati ak ñeneen ñi ñoo ko dugal ci atum 2022, Jàngum Representation Matryoshka dafay defar benn lëkkale bu prefix yi ci seen bopp nekk lëkkalekaay yu baax. Modèle bi dañu ko tàggat ak perte buñ boole muy gëna mëna liggéey ci dimension yu bari yuñ boole, ci misaal 8, 16, 32, ba 2048 dimension, ñoom ñépp bokk benn poid. Ndax coordonnée yu njëkk ya ñoo yor leeral yi gëna ñaaw, gëna wuute, mën nga dagg 64 wala 256 nimero yi njëkk ba noppi nga am resultaa yu am doole, ba noppi nga denc vecteur yu mat yi ci barab yi gëna jubal. Loolu dafay tax ñu mëna jëfandikoo: vecteur yu yomb, yu am dimension yu woyof ngir seetlu bu gaaw bu njëkk, ginaaw ga ñu delloo ko ci rang ak vecteur yu mat sëkk. OpenAI's xeetu bind-3 dafa siiwal MRL ci fësal ab parametru dimension buñ tabax ci pexe bii.
Gis-gis xarala
Kafe taggat bi mooy perte nested: ngir prefix bu nekk ci guddaay biñ tànn, model bi dafay xayma boppam ci classification wala perte contrastif ci jëfandikoo dimension yi jiitu rek, ba noppi perte yooyu dañu leen boole. Degrade yi dañuy puus reso bi ngir mu jël siñaal bi gëna am njariñ ci kanam. Ci tënk, dagg ba ci k dimension ak renormalise dafay joxe ab embedding bu baax, soxlawul retraining. Loolu wuute na ak PCA wala model yu wuute ci dayo bu nekk, te loolu dafay laaj xayma wala dencukaay bu gëna bari.
Xam Matryoshka
Matryoshka Representation Learning (MRL) dafay tàggat ay embedding ngir leeral yi gëna am solo ñu boole leen ci dimension yi njëkk, loolu dina tax nga mëna dagg vecteur bu gudd ci bu gëna gàtt te doo ñàkk lu bari. Bu demee ni puppe russe yuñ defaree lënd, benn lëkkale amna lëkkalekaay yu ndaw yu bari yuñ mëna jëfandikoo. Matryoshka Representation Embeddings bokk na ci lakk-IA stack bi ñuy jëfandikoo ngir jàng, defar, xaaj, ak soppi mbind ak wax ci eskaal. Ngir tabax xam-xam bu xóot, jàppal Matryoshka Representation Embeddings ni xeetu liggéey, du benn man-man: leeral njariñ yi nga bëgg, leeral xalaat yi, ak tàqale li sistem bi mëna def ci anam wu wóor ak li ba leegi soxla àtteb kàngam.
Ci jëf, ekip yu am doole yiy jëfandikoo Matryoshka Representation Embeddings jëmmal, seet, ak xoolaat boucles ni benn sistem jokkoo buñ boole. Dañuy bind kritër yu leer ngir am ndam, natt leen ci done yu dëggu ak def liggéey, ba noppi ñu baamtu ci anamu ñàkka mëna seetlu, du ci benn yoon benchmark wins. Mooy barab bi xam-xam theorie bi di soppiku nekk kàttan buy yàgg ci produit yi, ci politik yi ak ci liggéey yi.
Liggéeyukaay yi ci làkk yi mën nañu gëna gaaw te duñu yàq deggoo gi. Ci jamano jooju, mbiri Hallucinated mën nañu dugg ci rapoor yi, jàppale flow yi, wala gëstu yi génne. Xeetu jëf bi gëna dëgër mooy boole gaawaayu jàngat ak disipline nguur: doxal pilote, jàpp firnde, siiwal dogal yi, ak wéy di yeesal kaaraange gi ci anam wi ñuy doxalee, li jëfandikukat bi di xaar, ak sàrti sàrt yi di jëm kanam.
njeextalu pexe
Liggéeyukaay yi ci làkk yi mën nañu gëna gaaw te duñu yàq deggoo gi.
Liggéeyukaay yi ci làkk yi mën nañu gëna gaaw te duñu yàq deggoo gi. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Dafay yaatal jëfandikoo gi ci làkk yi ak ci anam yi ñuy jokkoo.
Dafay yaatal jëfandikoo gi ci làkk yi ak ci anam yi ñuy jokkoo. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Ekip yi mën nañu gëna yàgg ci àtte ci jamono ji otomatisation di liggéey ci baamtu.
Ekip yi mën nañu gëna yàgg ci àtte ci jamono ji otomatisation di liggéey ci baamtu. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Doxal ci àdduna dëgg
Denc ay vecteur yu gàtt yu am 256 dimension ci biir base de done vecteur ngir seetlu bu yomb te yaatu, ba noppi nga defaraat rang yi gëna mag ak vecteur yu mat
Jëfandikoo OpenAI's mbind-saggat-3 'dimensions' paramet ngir wàññi samp gi te doo tàggataat xeetu bees
Doxal seetlu semantik ci aparey ci telefon yu am memory bu néew
boole dagg Matryoshka ak kantite binar ngir mëna ànd ak ay miliyaar ciy vecteur ci biir RAM bu néew
Modèlu jëfandikoo
Matryoshka dafay wane ni dafay dugg ci jëf
Denc vecteur yu gàtt yu am 256 dimension ci biir base de done vecteur ngir seetlu bu yomb te yaatu, ba noppi nga rangoowaat hit yi gëna mag ak vecteur yu mat.
Denc vecteur yu gàtt 256-dimension ci benn base de done vecteur ngir seetlu bu yomb ci escale bu mag, ba noppi rankingwaat top hits ak vecteur yu mat. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ak topp ñaari produit yi ci diir bi.
Matryoshka dafay wane ni dafay dugg ci jëf
Jëfandikoo OpenAI's bind-saggat-3 'dimensions' paramet ngir wàññi samp yi te doo tàggataat xeetu bees.
Jëfandikoo OpenAI's text-embedding-3 'dimensions' parametre ngir wàññi embedding yi te duñu tàggataat model bu bees. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee pursàntaasu kalite ci kanam, tëye yoonu eskalaasioŋ nit ngir njuumte yu mag yi, ak topp njëg yépp.
Matryoshka dafay wane ni dafay dugg ci jëf
Doxal seetlu semantik ci aparey ci telefon yu am memory bu néew buñ dagg.
Doxal seetlu semantik ci aparey ci telefon yi am ay embeddings memory yu néew yu dagg. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee thresholds yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Matryoshka dafay wane ni dafay dugg ci jëf
Njaxas dagg Matryoshka ak kantite binar ngir mëna ànd ak ay miliyaar ciy vecteur ci biir RAM bu néew.
Teg Matryoshka truncation ak quantization binaire ngir mëna ànd ak ay miliyaar ci vecteur yi ci RAM yu néew, ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit yi ak njëgu njuumte yi ci diir bi.
Risk yi ak balustrade yi
Lépp lu jaarul yoon mën na dugg ci rapoor yi, jàppale ci liggéey bi, wala ci njariñu gëstu bi.
Sensibilite bu gaaw mën na jur njariñ yu wuute ci laajte yu noonu mel.
Done yu am solo mën nañu feeñ sudee seytu jëfandikoo gi néew doole.
Roadmap ngir samp gi
Mandargal formaa génne gi, melokaan bi, ak standard kalite yi laata ngay dugal ko.
Mandargal formaa génne gi, melokaan bi, ak standard kalite yi laata ngay dugal ko. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Tontu yu am solo ak balluwaay yu wóor saa yu dëggu bi di am solo.
Tontu yu am solo ak balluwaay yu wóor saa yu dëggu bi di am solo. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Fexeel am barabu xool nit ñi ngir am njariñ yu am solo.
Fexeel am barabu xool nit ñi ngir am njariñ yu am solo. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Toppal anami gacce yi ak di faral di tàggataat ay laaj wala def-liggéey.
Toppal anami gacce yi ak di faral di tàggataat ay laaj wala def-liggéey. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.