Telegram Group & Telegram Channel
Telegram Group » Korea » Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение » Telegram Webview » Post 6422
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
📌 Какой вектор лучше: Dense vs Multi-vector embeddings

Раньше хватало одного эмбеддинга на документ. Сейчас — этого уже мало. Нужна структура.

📍 Dense-векторы (single vector per doc):
— быстрые
— экономные по памяти
— слабо улавливают контекст
— «плавают» при сложных запросах
👉 подходят для простого поиска

📍 Multi-vector (late interaction):
— вектор на каждый токен
— сравниваются токены запроса и документа напрямую
— лучше качество на сложных задачах
— выше требования к хранилищу
👉 баланс между скоростью и точностью

📍 Late interaction ≈ золотая середина:
— быстрее, чем cross-encoders
— точнее, чем dense-векторы

📍 Примеры моделей:
— ColBERT — для текстов
— ColPali — multimodal: текст + PDF как картинки
— ColQwen — как ColPali, но на Qwen2 (Apache 2.0, компактнее)

Если вы работаете с PDF-документами (таблицы, графики, изображения) — мультивекторные модели решают большинство проблем без «чaнкинга» и костылей.

Библиотека дата-сайентиста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
www.tg-me.com/kr/Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6422
1.9K views



tg-me.com/dsproglib/6422
Create:
Last Update:

📌 Какой вектор лучше: Dense vs Multi-vector embeddings

Раньше хватало одного эмбеддинга на документ. Сейчас — этого уже мало. Нужна структура.

📍 Dense-векторы (single vector per doc):
— быстрые
— экономные по памяти
— слабо улавливают контекст
— «плавают» при сложных запросах
👉 подходят для простого поиска

📍 Multi-vector (late interaction):
— вектор на каждый токен
— сравниваются токены запроса и документа напрямую
— лучше качество на сложных задачах
— выше требования к хранилищу
👉 баланс между скоростью и точностью

📍 Late interaction ≈ золотая середина:
— быстрее, чем cross-encoders
— точнее, чем dense-векторы

📍 Примеры моделей:
— ColBERT — для текстов
— ColPali — multimodal: текст + PDF как картинки
— ColQwen — как ColPali, но на Qwen2 (Apache 2.0, компактнее)

Если вы работаете с PDF-документами (таблицы, графики, изображения) — мультивекторные модели решают большинство проблем без «чaнкинга» и костылей.

Библиотека дата-сайентиста #буст

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6422

View MORE
Open in Telegram


Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.

The seemingly negative pandemic effects and resource/product shortages are encouraging and allowing organizations to innovate and change.The news of cash-rich organizations getting ready for the post-Covid growth economy is a sign of more than capital spending plans. Cash provides a cushion for risk-taking and a tool for growth.

Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from kr


📌 Какой вектор лучше: Dense vs Multi-vector embeddingsРаньше хватало одного эмбеддинга на документ. Сейчас — этого уже мало. Нужна структура.📍 Dense-векторы (single vector per doc):— быстрые— экономные по памяти— слабо улавливают контекст— «плавают» при сложных запросах 👉 подходят для простого поиска📍 Multi-vector (late interaction):— вектор на каждый токен— сравниваются токены запроса и документа напрямую— лучше качество на сложных задачах— выше требования к хранилищу 👉 баланс между скоростью и точностью📍 Late interaction ≈ золотая середина:— быстрее

 Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение TG
Webview: 6422
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение.Telegram Webview
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение Telegram TG Channel
Telegram Updated:
Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA