بازیابی اطلاعات شاخهای از علوم کامپیوتر است که به جستجو و استخراج اطلاعات از مجموعههای دادهای بزرگ، مانند اسناد متنی یا پایگاههای داده، میپردازد. این حوزه بر توسعه الگوریتمها و سیستمهایی تمرکز دارد که بتوانند به طور مؤثر و دقیق به پرسوجوهای کاربران پاسخ دهند. مقاله مورد بحث به طور مستقیم به این حوزه مربوط است زیرا محدودیتهای اساسی یکی از تکنیکهای اصلی آن، یعنی بازیابی مبتنی بر جاسازی برداری را بررسی میکند و نشان میدهد که چگونه ساختار این مدلها میتواند توانایی آنها در بازگرداندن نتایج مرتبط را محدود کند.
اخیراً پس از ارتقاء سیستمعامل، عمیقاً در دنیای امنیت داده و پشتیبانگیری محلی غرق شدم و این موضوع من را به فکر پشتیبانگیری خارج از محل (off-site) انداخت. این سفری است که بسیاری از ما، بهویژه کسانی که فایلهای دیجیتالشان حکم منبع درآمدشان را دارد، طی میکنیم. سیستم پشتیبانگیری محلی من در حال حاضر کاملاً … Read more
جاسازیهای برداری (Vector embeddings) قهرمانان گمنام هوش مصنوعی مدرن هستند که از نتایج موتورهای جستجوی شما گرفته تا استدلالهای پیچیده در مدلهای زبان بزرگ، همه چیز را قدرت میبخشند. باور رایج این بوده است که با مدلهای بزرگتر و دادههای آموزشی جامعتر، میتوانیم بر هر چالشی در زمینه بازیابی اطلاعات غلبه کنیم. با این حال، … Read more