Embedding Model

term_id: embedding_model

Category: application_paradigms

Definition

Αυτά τα μοντέλα χαρτογραφούν δεδομένα υψηλής διάστασης σε έναν συνεχόμενο διανυσματικό χώρο χαμηλότερης διάστασης, όπου τα παρόμοια αντικείμενα βρίσκονται πιο κοντά μεταξύ τους. Αυτός ο μετασχηματισμός καταγράφει σημασιολογικές σχέσεις, επιτρέποντας σε αλγορίθμους να εντοπίζουν ομοιότητες βάσει νοήματος και όχι μόνο λεκτικής ή μορφολογικής ομοιότητας.

Summary

Ένα μοντέλο embedding μετατρέπει ακατέργαστα δεδομένα, όπως κείμενο ή εικόνες, σε πυκνα αριθμητικά διανύσματα που αντιπροσωπεύουν τη σημασιολογική τους έννοια.

Key Concepts

  • Αναπαράσταση Διανύσματος
  • Σημασιολογική Ομοιότητα
  • Μείωση Διαστάσεων
  • Εξαγωγή Χαρακτηριστικών

Use Cases

  • Κατασκευή μηχανών αναζήτησης με βάση τη σημασιολογία
  • Συστήματα σύστασης για προϊόντα ή περιεχόμενο
  • Ομαδοποίηση παρόμοιων εγγράφων ή εικόνων

Code Example

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

model = AutoModel.from_pretrained('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
inputs = tokenizer('Hello world', return_tensors='pt')
embeddings = model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1)

Σχετικά