Ինչ է two-tower մոդելը retrieval-ի համար?
sobes.tech AI
Պատասխան AI-ից
Երկտեղանի մոդելը retrieval-ի համար՝ դա նեյրոնային ցանցի ճարտարապետություն է, որը բաղկացած է երկու առանձին ճյուղերից («կողպեքներից»), որոնցից յուրաքանչյուրը մշակում է տարբեր տվյալների տեսակներ, օրինակ՝ հարցումներ և փաստաթղթեր: Յուրաքանչյուր կողպեք կոդավորում է մուտքը ընդհանուր հատկությունների տարածքում վեկտորային ներկայացում (embedding): Այնուհետև, համապատասխան փաստաթղթերը գտնելու համար, հաշվարկվում է նմանությունը (օրինակ՝ կոսինուս) հարցման embedding-ի և փաստաթղթերի embedding-ների միջև:
Այս մոտեցումը թույլ է տալիս արդյունավետ ինդեքսավորել և որոնել մեծ քանակությամբ փաստաթղթերում, քանի որ փաստաթղթերի embedding-ները կարող են նախապես հաշվարկվել և պահվել, իսկ հարցման ժամանակ միայն անհրաժեշտ է հաշվարկել հարցման embedding-ը և արագ գտնել ամենամոտ վեկտորները:
Օրինակ՝
- Կողպեք 1: կոդավորում է հարցման տեքստը վեկտորում:
- Կողպեք 2: կոդավորում է յուրաքանչյուր փաստաթուղթ վեկտորում:
- Որոնում՝ հաշվարկելով կոսինուսային նմանությունը հարցման վեկտորի և փաստաթղթերի վեկտորների միջև:
Այս մեթոդը լայնորեն օգտագործվում է առաջարկությունների համակարգերում և որոնողական համակարգերում՝ մասշտաբային retrieval-ի համար։