جاسازیهای برداری نمایشهای عددی (برداری) از اشیائی مانند کلمات، جملات یا اسناد کامل در یک فضای چندبعدی هستند. ایده اصلی این است که اشیاء با معانی مشابه در این فضا به یکدیگر نزدیکتر باشند. این تکنیک در پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین برای وظایفی مانند جستجو، طبقهبندی و خوشهبندی بسیار کاربرد دارد. این مقاله هسته اصلی این تکنیک را هدف قرار داده و بیان میکند که پارادایم استفاده از یک بردار واحد برای نمایش هر سند، دارای محدودیتهای نظری است که بر عملکرد آن تأثیر میگذارد.
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