Arbeiten mit Retrieval

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Einbettungen sind ein Eckpfeiler der Verarbeitung natürlicher Sprache. Mit Einbettungen kann man eine ganze Menge anstellen, aber eine der beliebtesten Anwendungen ist die semantische Suche in Abfrageanwendungen.

Obwohl die gesamte Tech-Neighborhood in Aufruhr ist und versucht, die Funktionsweise von Pipelines zum Abrufen von Wissensgraphen zu verstehen, ist die Verwendung des standardmäßigen Vektorabrufs nicht aus der Mode gekommen.

Sie finden zahlreiche Artikel, die Ihnen zeigen, wie Sie irrelevante Ergebnisse aus semantischen Suchen herausfiltern können. Auch hier konzentrieren wir uns mithilfe von Techniken wie Clustering und Neuranking auf dieses Thema.

Der Schwerpunkt dieses Artikels, ist allerdings zu Vergleichen Sie Open-Supply- und Closed-Supply-Einbettungsmodelle in verschiedenen Größen.

Datenwissenschaft | Statistik

Small Speak am Wasserspender ist eine besondere Artwork von Small Speak, der typischerweise in Büroräumen rund um einen Wasserspender stattfindet. Dort tauschen Mitarbeiter häufig allerlei Firmenklatsch, Mythen und Legenden, ungenaue wissenschaftliche Meinungen, indiskrete persönliche Anekdoten oder glatte Lügen aus. Alles ist erlaubt. In meinen Beiträgen zum Small Speak am Wasserspender diskutiere ich daher seltsame und meist wissenschaftlich ungültige Meinungen, die ich im Büro aufgeschnappt habe und die mir buchstäblich die Sprache verschlagen haben.

Hier ist die Meinung zum heutigen Beitrag am Wasserspender:

Ich arbeite in einer Büroetage mit über 60 Mitarbeitern und letzte Woche hatten zwei von ihnen am selben Tag Geburtstag. Als ihnen klar wurde, dass sie am selben Tag Geburtstag hatten, unterhielten sie sich ungefähr so:

– Ich kann nicht glauben, dass wir am selben Tag Geburtstag haben!

– Ja, wie stehen die Chancen?

… und alle sagten, wie seltsam das sei. Ein verrückter, karmischer Zufall …

Aber mal ehrlich: Wie hoch sind die Chancen? Bei einer schnellen Schätzung könnte man meinen, dass die Wahrscheinlichkeit eines solchen Ereignisses sehr gering sein dürfte …

Es wird viel darüber geredet, dass Daten das neue Gold sind. Viele Unternehmen stecken deshalb Unsummen in die datengesteuerte Umstellung. Sie wird als eine völlig neue Artwork der Geschäftsabwicklung verkauft, quick so, als ob das Geschäft noch nie zuvor von Daten gesteuert worden wäre.

Sicher, viele Unternehmen tun sich schwer damit, vollständig datengesteuert zu arbeiten, aber ich glaube, das größere Drawback ist, dass dies bei weitem nicht ausreicht.

Wir alle wollen etwas Magisches aus den Daten herausholen. Deshalb sammeln wir Daten in großen Datenseen, Datenlagern und all den anderen großen Datensammlungen, die noch kein eingängiges Marketinglabel erhalten haben. Ich glaube, wir alle tappen in die Falle, einen Datenschatz ausgraben zu wollen. Wir können uns irgendwie nicht von dem Gedanken lösen, dass diese riesigen Datensammlungen die Grundlage einer analytischen Superkraft sind, die unsere Unternehmen letztendlich zu neuen Höhen führen wird.

Datentechnologie- und Datentechnikteams werden dann oft als der entscheidende Faktor angesehen, um Daten in Geschäftsvorteile umzuwandeln. Technologie und Technik sind zwar unbestreitbar wichtig, aber um ein Unternehmen wirklich in ein digitales Kraftpaket zu verwandeln, ist ein ganzheitlicherer Ansatz erforderlich.

In diesem Artikel werde ich die Angelegenheit aus der geschäftlichen Sicht angehen und erklären, warum …

Ich sagte immer: „Ich habe nicht genug Zeit.“ In Wirklichkeit hatte ich einfach die falschen Prioritäten gesetzt und konnte mein Zeitmanagement seitdem deutlich verbessern.

So sehr, dass ich mehrmals gefragt wurde, wie ich es schaffe, ständig YouTube-Movies und Blogbeiträge zu posten, jede Woche einen E-newsletter zu schreiben und quick jeden Tag Sport zu treiben, während ich einer Vollzeitbeschäftigung nachgehe.

In diesem Artikel möchte ich meinen Prozess darlegen und hoffentlich jedem, der Schwierigkeiten hat, alle seine Prioritäten unter einen Hut zu bringen, ein paar Tipps geben.

Automated Immediate Engineering (APE) ist eine Technik zur Automatisierung des Prozesses der Generierung und Verfeinerung von Eingabeaufforderungen für ein Massive Language Mannequin (LLM), um die Leistung des Modells bei einer bestimmten Aufgabe zu verbessern. Es verwendet die Idee des Immediate Engineering, bei dem verschiedene Eingabeaufforderungen manuell erstellt und getestet werden, und automatisiert den gesamten Prozess. Wie wir sehen werden, ist es sehr ähnlich der automatisierten Hyperparameteroptimierung im herkömmlichen überwachten maschinellen Lernen.

In diesem Tutorial werden wir uns eingehend mit APE befassen: Wir werden uns zunächst ansehen, wie es im Prinzip funktioniert, einige der Strategien, die zum Generieren von Eingabeaufforderungen verwendet werden können, und andere verwandte Techniken wie die Exemplarauswahl. Dann gehen wir zum praktischen Teil über und schreiben ein APE-Programm von Grund auf neu, d. h. wir verwenden keine Bibliotheken wie DSPy, die das für uns erledigen. Auf diese Weise erhalten wir ein viel besseres Verständnis dafür, wie die Prinzipien von APE funktionieren, und sind viel besser gerüstet, um die Frameworks zu nutzen, die diese Funktionalität sofort einsatzbereit bieten.

Dies ist Teil 3 meiner neuen mehrteiligen Serie Auf dem Weg zu Mamba-Zustandsraummodellen für Bilder, Movies und Zeitreihen.

Mamba, das Modell, das den mächtigen Transformer ersetzen soll, hat seit der ursprünglichen Idee, Zustandsraummodelle (State House Fashions, SSMs) im Deep Studying zu verwenden, einen langen Weg zurückgelegt.

Mamba fügt Zustandsraummodellen Selektivität hinzu, was zu einer Transformer-ähnlichen Leistung führt, während die subquadratische Arbeitskomplexität von SSMs erhalten bleibt. Ihr effizienter selektiver Scan ist 40-mal schneller als eine Standardimplementierung und kann als Transformer einen 5-mal höheren Durchsatz erzielen.

Begleiten Sie mich bei diesem Deep Dive zu Mamba, bei dem wir entdecken werden, wie Selektivität die Einschränkungen früherer SSMs löst, wie Mamba neue Hindernisse überwindet, die diese Änderungen mit sich bringen, und wie wir Mamba in eine moderne Deep-Studying-Architektur integrieren können.