Улучшение текстовых векторных представлений с помощью больших языковых моделей

Улучшение лексиконных текстовых эмбеддингов с помощью крупных языковых моделей

Проблемы текущих решений

Лексиконные эмбеддинги являются хорошей альтернативой плотным эмбеддингам, но сталкиваются с рядом проблем. Основные из них:

Избыточность токенизации — семантически эквивалентные токены разбиваются, что приводит к неэффективности и несоответствиям.
Однонаправленное внимание — токены не могут полностью использовать окружающий контекст при предобучении, что ограничивает их адаптивность.

Предложенные решения

Ученые из Университета Амстердама, Университета Технологий Сиднея и Tencent IEG разработали инновационную платформу LENS (Lexicon-based EmbeddiNgS), чтобы преодолеть ограничения существующих технологий лексиконных эмбеддингов.

Ключевые особенности LENS

Кластеризация токенов с использованием KMeans для минимизации избыточности и размерности.
Двунаправленное внимание позволяет токенам учитывать контекст с обеих сторон, что улучшает понимание.
Гибридные эмбеддинги, объединяющие лучшие качества как лексиконных, так и плотных эмбеддингов, обеспечивают высокую эффективность в различных задачах.

Применение LENS

Платформа LENS демонстрирует выдающиеся результаты на различных тестах, таких как Massive Text Embedding Benchmark (MTEB). Модель LENS-8000 показывает наилучшие результаты среди публично обученных моделей, превосходя плотные эмбеддинги в большинстве задач.

Преимущества использования LENS

Сокращение шума в токенизации и создание компактных и информативных эмбеддингов.
Гибкость и масштабируемость для различных приложений, включая кластеризацию и классификацию.
Поддержка множества языков и возможность добавления новых моделей для повышения значимости.

Как AI может помочь вашему бизнесу

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и где возможно его применение.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
Используйте полученные данные для дальнейшего расширения автоматизации.