یک راهنمای کامل برای جاسازی برای NLP و AI/LLM مولد

اگر می خواهید چیزی را به طور موثر یاد بگیرید، ابتدا باید خودتان سؤال کنید یا سؤالاتی در مورد موضوعات ایجاد کنید. مثلا چرا باید این مبحث را یاد بگیرم؟ چرا این موضوع کشف شده است؟ چگونه می توانم به طور موثر از این موضوع استفاده کنم؟ و غیره. هر چه سوالات بیشتری بپرسید، دانش بیشتری کسب می کنید.

پس از مطالعه دقیق کل مقاله می توانید به سوالات زیر پاسخ دهید.

Vector Embedding چیست و چرا به آن نیاز داریم؟ چگونه Vector Embedding کشف شده است؟ چگونه می توان Vector Embedding را در LangChain پیاده سازی کرد؟ چگونه تعبیه را تجسم کنیم؟

برای آموزش یادگیری ماشینی الگوریتم های با مجموعه داده ها، ماشین ها فقط اعداد را درک می کنند. نوع داده می تواند تصویر، متن، صوت یا داده های جدولی باشد، ما باید داده ها را به فرمت های عددی معرف تبدیل کنیم.

تعبیه برداری یک نمایش ریاضی از هر شی / داده است. موضوع اصلی این است که می تواند حاوی اطلاعات متنی معنایی و معنادار در مورد اشیا باشد به طوری که ML الگوریتم ها می توانند به طور موثر داده ها را تجزیه و تحلیل و درک کنند.

بسیاری از رویکردهای شبکه عصبی برای تبدیل داده ها به نمایش عددی توسعه یافته اند. انواع داده های مختلف به روش های مختلف تعبیه شده اند. بیایید نگاهی به آنها بیندازیم.

متنی… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی