Cleora AI: โมเดลทั่วไปสำหรับเรียนรู้ 임베ดิ้งเอนทิตี้

Cleora AI เป็นโมเดลทั่วไปสำหรับเรียนรู้ 임베ดิ้งเอนทิตี้ที่มีความเสถียรและอุปนัยสำหรับข้อมูลความสัมพันธ์แตกต่างได้อย่างมีประสิทธิภาพและสามารถขยายได้.

คุณสมบัติหลัก

• ประสิทธิภาพ: Cleora AI มีความเร็วมากกว่า DeepWalk มากกว่า 197 เท่า และเร็วกว่า PyTorch-BigGraph ประมาณ 4x - 8x (ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน).
• ความสามารถในการอัพเดท: สามารถอัพเดท 임베ดิ้งของเอนทิตี้ในเวลาใกล้实时ได้โดยไม่ต้องฝึกซ้ำใหม่เนื่องจากการคำนวณใหม่ของเวกเตอร์สำหรับเอนทิตี้ใหม่สามารถทำได้อย่างรวดเร็ว.
• ความเสถียร: เวกเตอร์เริ่มต้นของเอนทิตี้ทุกตัวมีความแน่นอน ซึ่งหมายความว่า 임베ดิ้งของ Cleora AI บนชุดข้อมูลที่คล้ายคลึงกันจะมีค่าเหมือนกัน.

การใช้งาน

1. ติดตั้ง: สามารถติดตั้ง Cleora AI ในรูปแบบ Python package ผ่านคำสั่ง pip install pycleora.
2. สร้างข้อมูล: สร้างข้อมูลเช่น DataFrame ที่มีคอลัมน์ต่างๆ เช่น 'customer' และ 'product' และแปลงให้เป็นรูปแบบที่ Cleora AI สามารถรับเข้าได้.
3. กำหนดเวกเตอร์ 임베ดิ้ง: สามารถกำหนดเวกเตอร์ 임베ดิ้งด้วยวิธีต่างๆ เช่น ใช้การกำหนดแบบสุ่มหรือใช้เวกเตอร์จากข้อมูลอื่นๆ เช่น VIT, sentence-transformers.
4. ดำเนินการ Markov propagation: ดำเนินการ Markov propagation เพื่อปรับปรุงเวกเตอร์ 임베ดิ้งตามจำนวนครั้งที่ต้องการ.

การเปรียบเทียบ

เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลอื่นๆ เช่น PyTorch-BigGraph, DeepWalk และ LINECleora AI มีคุณสมบัติดังต่อไปนี้:

• สามารถ 임베ดิ้งกราฟและไฮเปอร์กราฟที่มีขนาดใหญ่มากบนเครื่องเดียวได้.
• คุณภาพผลลัพธ์เหนือกว่า หรือสามารถแข่งขันได้กับโมเดลอื่นๆ ในด้าน 임베ดิ้ง.

คำถามที่พบบ่อย

• ควร 임베ดิ้งอะไร?: สามารถ 임베ดิ้งเอนทิตี้ที่มีความสัมพันธ์กัน เช่น สินค้าในตะกร้าสินค้า, ที่ตั้งที่คนเดียวกันไปบ่อยๆ ในเวลาเดียวกัน, พนักงานที่ร่วมมือกันทำงาน, โมเลกุลเคมีที่ปรากฏในสถานการณ์เฉพาะ, โปรตีนที่ผลิตโดยแบคทีเรียเดียวกัน, การปฏิสัมพันธ์ของยา, ผู้แต่งร่วมของบทความวิชาการเดียวกัน, บริษัทที่ปรากฏด้วยกันในโปรไฟล์ LinkedIn เดียวกัน.
• ควรสร้างอินพุตอย่างไร?: ควรจัดกลุ่มเอนทิตี้ที่ปรากฏด้วยกันในสถานการณ์เดียวกันและป้อนเป็นบรรทัดที่แยกด้วยช่องว่างโดยใช้ modifier เช่น complex::reflexive.

Cleora AI เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากสำหรับเรียนรู้ 임베ดิ้งเอนทิตี้ที่มีความเสถียรและอุปนัยสำหรับข้อมูลความสัมพันธ์แตกต่าง และมีคุณสมบัติและความสามารถในการทำงานที่ดีในหลายด้าน.