რა არის two-tower მოდელი retrieval-ისთვის?
sobes.tech AI
პასუხი AI-სგან
ორი კოშკიანი მოდელი retrieval-ისთვის არის ნეირონული ქსელის არქიტექტურა, რომელიც შედგება ორი ცალკეული ფილიალისგან („კოშკებიდან“), რომელთაგან თითოეული სხვადასხვა ტიპის მონაცემებს processing-ებს ახორციელებს, მაგალითად, სარეკლამო და დოკუმენტები. თითოეული კოშკი კოდირებს შესავალს ვექტორულ წარმოდგენაში (embedding) საერთო თვისებების სივრცეში. შემდეგ, შესაბამისი დოკუმენტების მოძიებისთვის, ითვლება მსგავსება (მაგალითად, კოსინუსი) სარეკლამო და დოკუმენტების embedding-ებს შორის.
ეს მიდგომა საშუალებას აძლევს ეფექტურად ინდექსირება და ძიება დიდი რაოდენობის დოკუმენტებში, რადგან დოკუმენტების embedding-ებს შეიძლება წინასწარ გამოითვალოს და შეინახოს, ხოლო სარეკლამო დროს, მხოლოდ სარეკლამო embedding-ის გამოთვლა და სწრაფად მოძიება ყველაზე ახლოს მდებარე ვექტორებს.
მაგალითი:
- პირველი კოშკი: კოდირებს სარეკლამო ტექსტს ვექტორად.
- მეორე კოშკი: კოდირებს თითოეულ დოკუმენტს ვექტორად.
- ძიება: კოსინუსის მსგავსების გამოთვლა სარეკლამო ვექტორის და დოკუმენტების ვექტორების შორის.
ეს ფართოდ გამოიყენება რეკომენდაციების სისტემებში და ძიების მექანიზმებში, მასშტაბური retrieval-ისთვის.