字符串相似度算法完全指南:编辑、令牌与序列三类算法的深入分析
>>td.cosine('cosinesim'.split(),"cosinesimsim".split())0.81textdistance在计算余弦相似度时使用的方法与标准相似度不同。所以建议使用scikit-learn的余弦相似度计算,对于第二个示例,其结果为0.94:A=[1,1];B=[1,2],所以A.B=3,因此cos(θ)=3/√(2*5)=0.94。6、N...
所见即所得:多模态RAG正在向我们走来
基于以上结论,采用TensorReranker即可达到效果,而TensorReranker可以采用更多的优化空间,例如采用二值量化,也就是把向量的每个维度的浮点数,用一个bit来表示,这样存储空间可以降低为原来的1/32,同时计算复杂度也大大降低。基于以上结论,采用TensorReranker来实现MaxSim,那我们在前边的粗筛,同样离...
CAS-ViT:用于高效移动应用的卷积加法自注意力视觉Transformer
具体来说,CATM中的相似度函数定义为:Sim(Q,K)=Φ(Q)+Φ(K)其中Φ(·)是上下文映射函数,由基于Sigmoid的通道注意力C(·)和空间注意力S(·)具体化。CATM的输出为:O=Γ(Φ(Q)+Φ(K))·V由于CATM中的操作都用卷积表示,其复杂度为O(N),大大低于传统自注意力的O(N^2)。网...
首次!用合成人脸数据集训练的识别模型,性能高于真实数据集
此实验衡量了Vec2Face和其他现有合成数据集内身份的分离度。具体过程:1)我们通过使用人脸识别模型提取出数据集里图片的特征;2)将他们的图片特征取平均来计算出身份特征;3)计算身份与身份之间的相似度;4)我们统计了所有身份与其他身份相似度相似度小于0.4的个数,从而衡量分离度。结果显示,Vec2Face能够实现和...
延迟交互模型,为什么是下一代RAG的标配?
当Tensor作为一种数据类型，ColBERT编码输出的多个向量，就可以直接用一个Tensor来存放，因此Tensor之间的相似度就可以直接得出MaxSim打分。针对MaxSim计算量大的问题，Infinity给出了2个方案来优化：其一种是binary量化，它可以让原始Tensor的空间只需原始尺寸的1/32，但并不改变MaxSim...
35+AI芯片/Chiplet/RISC-V企业已确认演讲!生成式AI时代最火AI芯片...
对AI模型应用需要的数据嵌入结构化、向量相似度、KV索引存算一体流式加速的演进方向进行深入分析和架构推演(www.e993.com)2024年11月8日。已授权存算架构硬件加速器发明专利16项,吴文俊2023人工智能芯片专项奖第一完成人。演讲主题:《存算大模型加速系统》内容概要:存算一体技术能高效提升AI业务算效比,目前大模型底层架构技术演进迅速,国内芯片...
开源神器!向量、张量、全文搜索一网打尽,打造最强 RAG!
首先,Tensor作为一种数据类型,ColBERT编码输出的多向量,可以直接用一个Tensor来存放,因此Tensor之间的相似度就可以直接得出MaxSim打分。针对MaxSim计算,Infinity给出了2种方案,一种是binary量化,它可以让原始Tensor的空间只需原始尺寸的1/32,但并不改变MaxSim计算的相对排序结果。这...
AMD与国产AI芯势力创始人领衔!2024全球AI芯片峰会首批嘉宾公布...
他对AI模型应用需要的数据嵌入结构化、向量相似度、KV索引存算一体流式加速的演进方向进行深入分析和架构推演。已授权存算架构硬件加速器发明专利16项,吴文俊2023人工智能芯片专项奖第一完成人。5、兆松科技联合创始人兼CTO伍华林伍华林,兆松科技联合创始人兼CTO,曾就职于Andes、S3、Imagination编译器部门,参与和...
面试题:详细说说协同过滤的原理
余弦相似度Cosine-basedSimilarity两个项目i,j视作为两个m维用户空间向量,相似度计算通过计算两个向量的余弦夹角,那么,对于m*n的评分矩阵,i,j的相似度sim(i,j)计算公式:(其中"·"记做两个向量的内积)皮尔逊相关系数一般用于计算两个定距变量间联系的紧密程度,为了使计算结果精确,需要...
在对比学习中引入显式跨图像相似度建模能力,中南大学显著提高无...
提出了mix-to-origincontrast、mix-to-mixcontrast以及origin-to-origincontrast目标函数,实现了无监督表征对复杂样本间相似度关系构造;所学习无监督表征在ImageNet-1K、CIFAR10和CIFAR100上取得了包括finetuningaccuracy、linearaccuracy和kNNaccuracy3项主要指标的显著提升。