从内容质量到压缩：Cohere 嵌入模型的发展历程（Nils Reimers 访谈）
Demetrios Brinkmann
·2023年11月19日
在第二期 Vector Space Talks 活动中，我们邀请到了 Cohere 机器学习负责人 Nils Reimers。
主要要点
让我们直接深入了解 Nils 分享的五个主要要点
内容质量评估：Nils 解释了嵌入模型传统上侧重于衡量主题匹配度，但内容质量同样重要。他展示了他们的模型如何区分信息丰富和非信息性的文档。
压缩感知训练：他分享了他们如何解决降低嵌入内存占用空间的挑战，从而在像 Qdrant 这样的平台上运行向量数据库更具成本效益。
人类反馈强化学习 (RLHF)：Nils 透露了他们如何借鉴强化学习技术并将其应用于嵌入模型。这使得模型能够根据人类反馈学习偏好，从而产生信息量丰富的响应。
评估嵌入质量：Nils 强调了以相对而非独立向量的方式评估嵌入质量的重要性。关键在于理解上下文以及嵌入彼此之间的关系。
即将推出的新功能：最后，Nils 让我们先睹为快他们正在开发的一些激动人心的功能，包括对 Langchain 输入类型的支持和改进的压缩技术。
现在，分享一个本期节目中的趣闻：你知道吗，内容质量评估模型无法区分真实陈述和虚假陈述？这是一项艰巨的任务，模型依赖于其预训练数据中存在的信息。
我们非常荣幸邀请到 Nils 作为嘉宾，请在下方查看完整访谈。如果您或您认识的任何人想参加 Vector Space Talks 活动
