单调性指标MonoScore衡量了报价与曝光量的相关性，这是对应“由于竞价机制的特性，在广告其他特征不变的前提下，随着出价的提升，预估曝光值也 单调提升才符合业务直觉。”其中： ?...其中vi是第i维特征的隐向量，而隐向量的长度为k(k≪n)，这样二次项的参数数量减少为kn个，远少于多项式模型的参数数量，同时之前样本组合确实造成参数ωj的情况现在可以通过隐向量的方式学习到有效值。...lookup，也就是对memory与Question的相关程度进行评分，而value则负责reading，也就是对记忆的值进行加权求和得到输出。...Value Reading：有了相关性评分Phi，接下来就对value memory AϕV 进行加权求和即可，得到一个输出向量。...这里需要注意的是weights已经增加了一个维度，每个kv_features都计算了与21个键值index的距离，然后每一个权重值与kv_emb_v2嵌入式特征矩阵相乘累加，reshape后得对最终的特征矩阵
准确性指标SMAPE衡量了预测的准确度： 单调性指标MonoScore衡量了报价与曝光量的相关性，这是对应“由于竞价机制的特性，在广告其他特征不变的前提下，随着出价的提升，预估曝光值也 单调提升才符合业务直觉...通过对参数ωij的矩阵（对称矩阵）进行矩阵分解，将ωij用⟨vi,vj⟩内积的方式来表达，那么公式(1)可以如下表达： 其中vi是第i维特征的隐向量，而隐向量的长度为k(k≪n)，这样二次项的参数数量减少为...lookup，也就是对memory与Question的相关程度进行评分，而value则负责reading，也就是对记忆的值进行加权求和得到输出。...Value Reading：有了相关性评分Phi，接下来就对value memory AϕV 进行加权求和即可，得到一个输出向量。...这里需要注意的是weights已经增加了一个维度，每个kv_features都计算了与21个键值index的距离，然后每一个权重值与kv_emb_v2嵌入式特征矩阵相乘累加，reshape后得对最终的特征矩阵
本文将介绍如何利用 Elasticsearch 作为 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用的缓存层，大幅提升应用性能，减少成本，并确保生成响应的质量。...然后是响应时间的问题。生成模型需要时间来接收数据、处理数据，然后生成响应。根据模型大小、提示的复杂性、运行位置以及其他因素，此响应时间可能会增长到数秒。...要将 Elasticsearch 集成为缓存层，其工作流程可以是这样的：当有新的查询出现时，系统会先对该查询进行向量化处理，并在 Elasticsearch 中进行搜索，查找是否有与之高度匹配的现有向量...下表说明了在这些场景下如何根据查询与有关儿童婚礼 PTO 的原始查询的假设相似度分数来处理不同的查询：询问假设相似度分数在场景 A 中检索（高阈值 - 0.95）在场景 B 中检索（低阈值 - 0.75...add通过调用对提示进行向量化_generate_vector，并以文本形式对提示和生成响应以及向量化提示进行索引而 elasticRAG_with_cache.py 则利用了 elasticsearch_llm_cache
上面的这种情况其实就非常类似于基于用户的协同过滤，简单来说，先根据你的历史行为来计算出与你相似的其他用户，然后将这些相似用户消费过但你没消费的物品推荐给你。...计算用户之间的相似度 上一步生成了用户向量，接下来就可以根据用户向量来计算任何两个用户之间的相似度，这里使用余弦公式来计算。 ?...解释下，x，y 表示两个用户的向量，x_i，y_i 表示用户向量中的每个元素。分母是计算两个用户向量的长度，求元素值的平方和再开方。分子是两个向量的点积，相同位置的元素值相乘再求和。...分母是对用户 u 的 n 个相似用户的相似度进行求和，分子是把这 n 个相似用户对各自已消费的物品 i 的评分，按照相似度加权求和。...可以通过以下办法来缓解： 将相似度计算拆成 Map Reduce 任务，将原始矩阵 Map 成键为用户对，值为两个用户对同一个物品的评分之积，Reduce 阶段对这些乘积再求和，Map Reduce 任务结束后再对这些值归一化
为了符合业务直觉，我们在训练时进行了单调性的考虑，而不是在训练后进行单调性修正。即考虑了出价变量，保证训练出来的结果符合单调性。...新广告是没有历史信息的，所以如何构造新广告的特征，对新广告进行历史和整体性的描述成了提分的关键。 ?...（3）Value reading部分，对上一个步骤的概率下进行加权求和得到答案信息。 ? 规则统计 先让我们进行一些基本的数据分析，这里看的是历史曝光数据。 ?...的直觉，越小的值对评分影响越大，算术平均会导致更大的误差。所以选择几何平均，能够使结果偏向小值，如下： ? 模型、规则以及不同融合方式验证集得分对比： ? 更细致的融合方式： ?...根据模型和规则在不同转化类型上的得分表现，调整权重值，线上可以获得0.5个千的提升 。 结果分析 ?
新广告是没有历史信息的，所以如何构造新广告的特征，对新广告进行历史和整体性的描述成了提分的关键。 ?...（3）Value reading部分，对上一个步骤的概率下进行加权求和得到答案信息。 ?...的评分规则，算术平均会使融合的结果偏大，如： ? 显然不符合 ? 的直觉，越小的值对评分影响越大，算术平均会导致更大的误差。所以选择几何平均，能够使结果偏向小值，如下： ?...根据模型和规则在不同转化类型上的得分现，调整权重值，线上可以获得0.5个千的提升 。 结果分析 ?...本次比赛并没有用到用户属性相关数据，根据广告投放人群信息，或许可以获得更多有用的内容。
工作原理：单头Attention通过计算每个token的查询向量与所有token的键向量的点积，并经过softmax归一化得到注意力权重，再将这些权重应用于值向量进行加权求和，从而生成每个token的自注意力输出表示...我们计算每个查询向量与所有键向量的点积。 这个步骤是在所有token之间建立关系，表示每个token对其他token的“关注”程度。...softmax函数将点积结果转换为0到1之间的值，这些值表示了每个token相对于其他所有token的注意力权重。...具体来说，对于每个token，我们将其对应的值向量与Attention矩阵中该token所在行的所有权重相乘，并将结果相加。 这个加权求和的结果就是该token经过自注意力机制处理后的输出表示。...这个过程可以理解为根据注意力权重对输入信息进行筛选和聚焦。 拼接和线性变换：将所有头的加权输出拼接在一起，然后通过一个线性变换得到最终的Multi-Head Attention输出。
由于这一变化，我们在夜间基准测试中看到查询延迟下降到之前值的一半。尽管我们在段上并行搜索，但它们仍然是独立搜索，每个搜索都收集自己的前k个结果，而不与其他段同步搜索进展。...因此，扩展匹配集的大小（top-n）是一个超参数，通过增加或减少邻近图中的探索，允许人们用运行时间来交换召回率。正如我们已经讨论的，Lucene为数据的不同分区构建了多个图。...注意这个策略确保我们总是继续搜索每个图到任何局部最小值，并且根据g的选择我们仍然逃离一些局部最小值。忽略一些关于同步、初始化等的细节，这就描述了对搜索过程的修改。...图5 该图显示，随着2月7日的改变提交，每秒查询数量从104查询/秒增加到219查询/秒。对召回率的影响多图搜索加速以稍微降低的召回率为代价。...结论在这篇博客中，我们展示了通过在不同图搜索之间智能共享信息，如何在仍然实现出色召回率的同时显著提高Lucene向量搜索性能的方法。
以下是一些提升模型泛化能力的常见方法： 更多的训练数据：增加训练样本量是提高模型泛化能力最直接有效的方法之一。更多的数据可以帮助模型更好地学习数据的分布和特征，减少对噪声和异常值的敏感性。...在实际应用中，应根据具体问题和数据的特点，选择和尝试适合的方法，以获得更好的模型性能。 1-5 如何选择合适的模型评估指标？PR、ROC、AUC、精准度、召回率、F1值都是什么？如何计算？...针对过拟合和欠拟合问题，可以采取以下解决方法： 1.过拟合解决方案： 增加数据量：增加更多的训练数据可以帮助模型更好地学习数据的分布和特征，减少过拟合的风险。...数据增强：通过对训练数据进行扩增，如旋转、缩放、裁剪等操作，可以增加样本的多样性，提升模型的泛化能力。 正则化：通过正则化技术（如L1和L2正则化）来限制模型的复杂度，减少过拟合的风险。...举个例子，并说明它和单特征有啥区别 组合特征是通过将多个单独的特征进行组合、衍生或相互交互来创建新的特征。这些新特征可以包含对原始特征的各种操作，例如求和、乘积、差异、比率、交叉等。
Adaptor核心是在原Bert中增加参数量更小的子网络，finetune时固定其他参数不变，只更新这个子网络的参数。...Prefix-tuning的核心是为每个下游任务增加一个prefix embedding，只finetune这些embedding，其他参数freeze。...这个框架的核心是如何生成修改原始attention score的向量。...Representation：对哪个位置的信息进行直接修改； Insertion Form：向量引入的形式，Adapter采用的是串联的方式，根据上一层的隐状态生成向量；而prefix tuning和...LoRA采用并联的方式，直接根据输入序列生成向量； Composition Function：向量的使用方式，利用adapter中采用简单的对位相加的形式。
后面如果不加说明，都使用这种单样本的损失函数。如果计算出了对单个样本损失函数的梯度值，对这些梯度值计算均值即可得到整个目标函数的梯度值。...其中x是n维向量，W是mxn的矩阵，y是m维向量。 问题1：假设有函数f(y)，如果把x看成常数，y看成W的函数，如何根据函数对y的梯度值 ? 计算函数对W的梯度值 ? ？...根据链式法则，由于wij只和yj有关，和其他的yk， ? 无关，因此有： ? 对于W的所有元素有： ? 写成矩阵形式为： ? 问题2：如果将W看成常数，y将看成x的函数，如何根据 ? 计算 ? ？...问题3：如果有向量到向量的映射： ? 写成分量形式为： ? 在这里每个yi只和对应的xi有关，和其他所有 ? 无关，且每个分量采用了相同的映射函数g。对于函数f(y)，如何根据 ? 计算 ? ？...其中g是向量对应元素一对一映射，即： ? 如果有函数f(y)，如何根据 ? 计算 ? ？在这里有两层复合，首先是从x到u，然后是从u到y。根据问题2和问题3的结论，有： ?
例如，以下表达式根据 job 标签来对第 90 个百分位数进行聚合： # histogram_quantile() 函数必须包含 le 标签 histogram_quantile(0.9, sum(rate...的返回值类型只能是计数器类型，主要作用是增加图表和数据的可读性。...resets() resets(v range-vector) 的参数是一个区间向量。对于每个时间序列，它都返回一个计数器重置的次数。两个连续样本之间的值的减少被认为是一次计数器重置。...sort() sort(v instant-vector) 函数对向量按元素的值进行升序排序，返回结果：key: value = 度量指标：样本值[升序排列]。...sum_over_time(range-vector) : 区间向量内每个度量指标的求和。
假设这里有一个卷积核（左图），除了曲线轨迹上的值很大，其他的值都是零，所以这个卷积核对旁边这种曲线（右图）就有很高的输出，也就是说对这种曲线有很高的识别，而对其他的曲线类型输出就低。...首先对这张图片做了常规的卷积操作，得到ReLU Conv1；然后再对ReLU Conv1做卷积操作，并将其调整成适用于CapsNet的向量神经元层PrimaryCaps（具体如何调整的，鄙人会结合自己对代码的理解在下周会议上讲解...但在胶囊网络中，每一个胶囊神经元都是向量，即包含多个值（如[x1, x2, x3, ..., xn], 具体个数n根据网络设计得到），所以每个胶囊神经元的权值W也应该是一个向量。...W依旧根据反向传播来更新。 网络的输入 全连接神经网络的输入即线性加权求和，胶囊网络很类似，但是它在线性求和阶段上多加了一个耦合系数C。...除了耦合系数C是通过动态路由更新的，整个网络其他的卷积参数和Capusle内的W都需要根据损失函数进行更新。
因此，需要特别关注的是 Attention module 对每个词进行的操作，以及每个向量如何映射到原始输入词，而不需要担心诸如矩阵形状、具体计算、多少个注意力头等其他细节，因为这些细节与每个词的去向没有直接关系...可以将注意力得分理解成一个词的“编码值”。这个编码值是由“因子矩阵”对 Value 矩阵的词加权而来。而“因子矩阵”中对应的权值则是该特定单词的Query向量和Key向量的点积。...再啰嗦一遍： 一个词的注意力得分可以理解为该词的“编码值”，它是注意力机制最终为每个词赋予的表示向量。 这个“编码值”是由“值矩阵”（Value矩阵）中每个词的值向量加权求和得到的。...乘积会增加最后的总和。 如果一个数字是正数，另一个是负数，那么乘积将是负数。乘积将最后减少最后的总和。 如果乘积是正数，两个数字越大，它们对最后的总和贡献越大。...让我们回到前述的问题—Transformer 是如何找出哪一组权重会给它带来最佳结果的？ 词向量是根据词嵌入和线性层的权重生成的。
大多数 LLM 服务根据请求次数和令牌数（token count）收费。缓存 LLM 响应可以减少对服务 API 的调用次数，从而节省成本。尤其是在高流量场景下，缓存尤为重要。...GPTCache 支持丰富的缓存存储数据库，用户可根据性能、可扩展性需求和成本预算，灵活选择最适合的数据库。...向量存储（Vector Store） GPTCache 包含向量存储模块，向量存储模块会根据输入请求的 embedding 查找 top-K 最相似的请求。简而言之，该模块用于评估请求之间的相似性。...目前，GPTCache 支持多个向量数据库，包括： - Milvus[3] - Zilliz Cloud[4] - FAISS 当然，我们也计划在未来支持更多其他的向量数据库。...多样的的相似性计算方式能够灵活满足不同的需求和应用场景。GPTCache 根据其他用例和需求提供灵活性。 所以，还是那句话：想提升大型语言模型（LLM）应用的性能？用 GPTCache。
加速多图向量搜索尽管通过并行化实现了性能提升，但每个段的搜索仍然是独立的，对其他段搜索所取得的进展一无所知。因此，我们的关注点转向了如何优化多个段之间并发搜索的效率。...我们通过优化词法搜索的经验，启用了段搜索之间的信息交换，以实现向量搜索中的更好协调和效率。在多图搜索场景中，挑战在于高效地导航各个图，同时确保全面的探索以避免局部最小值。...这种方法包括保持共享的全局和局部队列，这些队列是距离最近向量的距离，并根据每个图的局部搜索的竞争性动态调整搜索参数。...在并发搜索和索引场景中，我们注意到查询延迟减少了高达60%！即使对于在索引操作之外进行的查询，我们也观察到了显著的速度提升和所需向量操作数量的显著减少。...这种方法在不使HNSW算法复杂化的情况下使结果多样化，只需要为每个存储的向量提供最小的额外内存开销。通过利用某些限制，如父文档和子文档的不交集集合和文档ID的单调性，可以提高效率。
另一方面，研究如何通过GPU的并行计算能力，加速向量相似计算，也是一个比较热门的发展方向之一。...因此可以考虑在向量检索过程中增加地理位置因素，使距离用户更近的商品可以优先被检索到。...考虑到外卖搜索的强LBS属性，可以基于GeoHash来进行向量子空间划分。构建索引时，根据商家的地理位置（经纬度）计算GeoHash值，将全量商品数据划分为多个向量子空间。...检索时，根据用户的地理位置信息计算其GeoHash值，并扩展至附近9个或25个GeoHash块，在这些GeoHash块内采用Flat算法进行向量检索，可以有效减少计算量。...原始向量数据保存在GPU显存中，其他标量数据保存在CPU内存中，在CPU内存完成标量过滤后，将过滤结果的下标传给GPU，GPU根据下标从显存中获取向量数据进行计算。
Order模型 在上面CBOW模型的在输入层是直接进行求和，这样并没有考虑词之前的序列顺序，所以来博士把直接求和改为了词向量之间的顺序拼接来保存序列顺序信息。 ? 模型理论比较 ?...2各种模型的实验对比分析 整个实验是围绕下面几个问题进行的: 如何选择合适的模型？ 训练语料的大小及领域对词向量有什么影响？ 如何选择训练词向量的参数？...F1值 词向量用作神经网络模型的初始值 基于卷积的文本分类(cnn): 斯坦福情感树库数据集，词向量不固定。准确率 词性标注(pos): 华尔街日报数据集，Collobert等人提出的NN。...（特别是在任务领域的语料比较小时，加入大量其他领域的语料可能会有很负面的影响） 参数选择 迭代次数 根据词向量的损失函数选择迭代次数不合适。 条件允许的话，选择目标任务的验证集性能作为参考标准。...对于提升自然语言处理任务而言，50维词向量通常就足够好。（这里我觉得只能说是某些任务，不过趋势是一致的，随着词向量维度的增加，性能曲线先增长后趋近于平缓，甚至下降） 3 总结 选择一个合适的模型。
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