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利用语言大模型改进文本嵌入-简单有效的文本嵌入方法

该论文介绍了一种新颖且简单的方法,仅使用合成数据和不到1,000个训练步骤即可获得高质量文本嵌入。它利用专有的LLM生成了多样的合成数据,用于处理几乎100种语言中的数十万个文本...

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该论文介绍了一种新颖且简单的方法,仅使用合成数据和不到1,000个训练步骤即可获得高质量文本嵌入。它利用专有的LLM生成了多样的合成数据,用于处理几乎100种语言中的数十万个文本嵌入任务。
利用语言大模型改进文本嵌入的特点:
1. 使用合成数据生成高质量文本嵌入
2. 支持几乎100种语言
3. 训练步骤少于1,000步
4. 处理数十万个文本嵌入任务

利用语言大模型改进文本嵌入的功能:
1. 生成多样的文本嵌入用于自然语言处理
2. 提高多语言文本的相似性分析
3. 用于文本分类和聚类任务
4. 支持机器翻译和信息检索

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