Длинные и короткие стороны пропорциональная актуальность для захвата семантики документа от начала до конца

Преимущества и недостатки пропорционального акцента в документе обзор с начала до конца

Доминирующие методы поиска сегодня обычно полагаются на соответствие ключевых слов или сходство векторного пространства для оценки релевантности между запросом и документами. Однако эти техники испытывают трудности, когда речь идет о поиске корпусов с использованием целых файлов, статей или даже книг в качестве поисковых запросов.

Немного веселья с Dall-E 3

Поиск на основе ключевых слов

Хотя поиск по ключевым словам отлично справляется с короткими запросами, он не может улавливать семантику, критическую для длинного контента. Документ, который правильно обсуждает «облачные платформы», может полностью пропустить запрос, ищущий экспертизу в «AWS». Точные совпадения терминов часто сталкиваются с проблемами несоответствия словаря в длинных текстах.

Поиск по сходству векторов

Современные модели векторного вложения, такие как BERT, конденсируют смысл в сотни числовых измерений, точно определяя семантическое сходство. Однако архитектуры трансформаторов с самовниманием не масштабируются за пределы 512–1024 токенов из-за взрывающегося вычисления.

Не имея возможности полностью усваивать документы, полученные частичные вложения ” мешка слов” теряют нюансы значения, вкрапленные в разделы. Контекст теряется в абстракции.

Значительная вычислительная сложность также ограничивает тонкую настройку на большинстве реальных корпусов, ограничивая точность. Безнадзорное обучение предлагает одну альтернативу, но недостаточно надежных техник.

В недавней статье исследователи рассматривают именно эти проблемы, и переосмысливают актуальность для ультрадлинных запросов и документов. Их инновации открывают новые возможности для поиска документов с использованием искусственного интеллекта.

Проблемы с длинными документами

Доминирующие парадигмы поиска сегодня неэффективны для запросов, включающих тысячи слов в качестве входного текста. Основные проблемы включают:

  • Трансформаторы, такие как BERT, имеют квадратичную сложность самовнимания, что делает их непригодными для последовательностей более 512–1024 токенов. Их альтернативы с разреженным вниманием н compromisе по точности.
  • Лексические модели, основанные на точных совпадениях терминов, не могут выводить семантическую близость, которая критична для длинных текстов.
  • Отсутствие размеченных учебных данных для большинства собраний в области требует…