📌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.
📌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.
The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.
How Does Bitcoin Mining Work?
Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.
Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from sg
