如何使用離線的向量引擎、關(guān)鍵詞索引等方式,降低了準(zhǔn)確度但無(wú)需花費(fèi) Token
本文討論了構(gòu)建大型語(yǔ)言模型(LLM)的關(guān)鍵要素:向量、令牌和嵌入。向量是機(jī)器理解語(yǔ)言的基礎(chǔ),通過(guò)將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高維向量空間中的表示。令牌是文本數(shù)據(jù)在模型內(nèi)部的表示形式,可以是單詞、子詞或字符。嵌入則是融入了語(yǔ)義語(yǔ)境的令牌表征,代表文本的意義和上下文信息。這些組件共同構(gòu)筑了LLM的技術(shù)支柱,賦予模型卓越的語(yǔ)言理解和生成能力。