🏠 Главная
Бенчмарки
📊 Все бенчмарки 🦖 Динозавр v1 🦖 Динозавр v2 ✅ Приложения To-Do List 🎨 Творческие свободные страницы 🎯 FSACB - Ультимативный показ 🌍 Бенчмарк перевода
Модели
🏆 Топ-10 моделей 🆓 Бесплатные модели 📋 Все модели ⚙️ Режимы Kilo Code
Ресурсы
💬 Библиотека промптов 📖 Глоссарий ИИ 🔗 Полезные ссылки

Глоссарий ИИ

Полный словарь искусственного интеллекта

235
категории
2 988
подкатегории
33 628
термины
📖
термины

Плотный поиск по отрывкам (DPR)

Архитектура плотного поиска, специально разработанная для извлечения релевантных отрывков, использующая отдельные кодировщики BERT для вопросов и отрывков с контрастным обучением.

📖
термины

Архитектура Bi-Encoder

Архитектура поиска, использующая два независимых кодировщика для запросов и документов, позволяющая предварительно вычислять индексы документов для поиска в больших масштабах.

📖
термины

Архитектура Cross-Encoder

Архитектура, в которой запрос и документ объединяются и обрабатываются вместе одним кодировщиком, обеспечивающая более высокую точность за счет скорости поиска.

📖
термины

Иерархический навигируемый малый мир (HNSW)

Алгоритм индексации векторов, использующий многоуровневые графы для приближенного поиска ближайших соседей с отличным компромиссом между скоростью и точностью.

📖
термины

Максимальная маргинальная релевантность (MMR)

Алгоритм диверсификации результатов поиска, балансирующий релевантность и новизну, выбирающий документы, которые максимизируют релевантность при минимизации семантической избыточности.

📖
термины

Гибридный поиск

Подход, сочетающий плотный и разреженный поиск для использования соответствующих преимуществ семантического поиска и поиска по ключевым словам, улучшающий общую точность.

📖
термины

Sentence Transformers

Модели BERT, специально обученные для генерации высококачественных векторных представлений предложений, оптимизированные для задач семантического сходства и кластеризации.

📖
термины

Векторная индексация

Процесс организации плотных векторов в специализированные структуры данных для ускорения запросов на схожесть, необходимый для поиска в больших масштабах.

📖
термины

Плотное извлечение с расширенной генерацией

Расширение RAG, использующее специально плотное извлечение для предоставления релевантного контекста моделям генерации, улучшая согласованность и фактическую точность генерируемых ответов.

📖
термины

Позднее взаимодействие

Парадигма извлечения, где взаимодействия между запросом и документом происходят поздно в процессе, после раздельного кодирования, позволяя достичь компромисса между точностью и вычислительной эффективностью.

🔍

Результаты не найдены