Tech Meridian ← К СУЩНОСТЯМ
PROМОЙ MERIDIAN EN

ТЕМА · ENTITY #1137

embeddings

Хронология связанных событий, источники и контекст из новостной базы.

ХРОНОЛОГИЯ СОБЫТИЙ

3

MODELS · 1 ИСТОЧН. · Cohere

Общий vs выделенный инференс: стоимость встраивания и реранкинга зависит от формы запросов, а не только от RPM

В тексте говорится, что форма запросов (размер запроса, объём токенов и количество кандидатов для реранка) и паттерны трафика важнее, чем просто запросы в минуту при оценке ресурсов и стоимости для задач встраивания и реранкинга. Выделенный (provisioned) инференс обычно экономичнее для устойчивой, предсказуемой нагрузки, тогда как общий (consumption-based) — для переменной или всплесковой; точка безубыточности определяется деталями нагрузки, включая задержки и реальную пропускную способность, а не только заявленной ценой.

6.0

CODING · 1 ИСТОЧН. · InfoQ AI, ML & Data Engineering

Маллика Рао (QCon AI): Адаптивные рекомендательные системы в реальном мире — инференс, оценки и системный дизайн

Маллика Рао, бывший инженерный руководитель в Twitter, Walmart и Netflix, выступает на QCon AI с докладом об операционных и архитектурных задачах адаптивных рекомендательных систем. Она подчёркивает важность обратных связей в реальном времени, актуальности поиска, многоступенчатой оркестрации и балансировки сквозной задержки и затрат для непрерывного обучения и развития рекомендателей в продакшене.

4.0

MODELS · 1 ИСТОЧН. · Hugging Face

Hugging Face: обучение и дообучение многовекторных эмбеддинговых моделей с помощью Sentence Transformers

Hugging Face опубликовала материал под заголовком «Обучение и дообучение многовекторных эмбеддинговых моделей с помощью Sentence Transformers», который, по-видимому, содержит инструкции по использованию библиотеки Sentence Transformers для обучения и дообучения моделей, формирующих многовекторные эмбеддинги.

6.0