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如何有效地向量化一个函数并从中检索值

向量化一个函数是指将函数的输入和输出转化为向量的形式，以便更高效地进行计算和检索。下面是如何有效地向量化一个函数并从中检索值的步骤：

确定函数的输入和输出：首先要明确函数的输入和输出是什么，可以是一个或多个变量，也可以是一个向量或矩阵。
将输入和输出转化为向量：根据函数的输入和输出的类型，将其转化为向量的形式。例如，如果函数的输入是一个向量，可以将其表示为一个一维数组或矩阵。
构建索引结构：为了能够快速检索函数的值，需要构建一个索引结构。常用的索引结构包括哈希表、树结构（如二叉树、B树、KD树等）和图结构等。选择合适的索引结构取决于函数的特点和检索需求。
存储函数的值：将函数的输入和输出值存储在索引结构中。可以使用数据库、内存缓存或者其他存储方式来存储函数的值。
检索函数的值：当需要检索函数的值时，根据输入的向量在索引结构中进行查找，并返回对应的输出值。根据索引结构的不同，检索的效率也会有所差异。
优化向量化过程：为了提高向量化过程的效率，可以采用一些优化技术。例如，使用并行计算来加速向量化计算，使用压缩算法来减少存储空间，使用缓存技术来提高检索速度等。

向量化函数的优势在于可以提高计算和检索的效率，特别是对于大规模数据和复杂计算任务来说。它可以减少循环和条件判断等操作，从而提高计算的并行性和效率。同时，向量化函数还可以方便地进行批量计算和并行计算，适用于各种应用场景，如数据分析、机器学习、图像处理等。

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【TPAMI重磅综述】 SIFT与CNN的碰撞：万字长文回顾图像检索任务十年探索历程（上篇）

因此，如何在保证量化效率的同时减少量化误差仍是一个极具挑战的问题。对ANN方法来说，最早的解决方案是沿着分层树结构量化局部特征。不同级别的量化树节点被赋予不同的权重。...一个有效的策略是在TF上进行平方运算。Revaud等人提出了检测在不相关图像中频繁出现的关键点组来降低评分函数的计算值，而不是用相同的单词索引来分组特征。...当满足以下两个标准时，一对局部特征可以认为是匹配的：1) 它们是同一个视觉词汇；2) 它们的HE哈希值距离很小。HE的扩展方法通过指数函数估计特征 ? 和 ? 与Hamming距离的匹配强度： ?...更进一步地，Qin等人在概率框架内设计一个高阶匹配核函数，并通过假匹配的距离分布自适应地标准化局部特征距离。...RANSAC它重复计算每个对应的仿射变换，并通过适合变换的内点数来验证。RANSAC算法有效地重新排列排名最高的图像的子集，但存在效率问题。

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3万字详细解析清华大学最新综述工作：大模型高效推理综述

FLARE使用对即将到来的句子的预测来主动决定何时以及检索什么信息。REPLUG将大模型视为一个黑盒，并使用可调检索模型对其进行扩充。...SGD进一步扩展了SoT的思想，其将子问题点组织成一个有向无环图(DAG)，并在一个回合内并行地回答逻辑独立的子问题。...在搜索过程去确定移动和缩放参数，能有效地处理集中和不对称的离群值分布。ZeroQuant-FP研究了将权重和激活值量化为FP4和FP8格式的可行性。...目前许多研究都集中在如何有效地将大模型的各种能力转移到更小的模型上。在这个领域，方法可以分为两种主要类型：白盒KD和黑盒KD(如图12所示)。...未来，迫切需要研究如何识别边缘场景下的模型尺度，并探索各种优化方法在设计上的边界。除了设计较小的模型之外，系统级优化为大模型部署提供了一个有前途的方向。

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【AI大模型】Embedding模型解析文本向量知识库的构建和相似度检索

Embedding 的目的是将实际的输入转化为一种格式，使得计算机能够更有效地处理和学习文本Embedding 在自然语言处理（NLP）中，文本embedding是一个常见的概念。...：",response.data[0].embedding) 文本转化向量 - 如何计算两个向量的相似度？...当我们使用向量化模型（如OpenAI的text-embedding-ada-002模型）将文本转化为向量后，每个向量的维度表示某种语义特征，向量中的值反映了相应特征的强度。...这个比例的本质是测量两个向量之间夹角的余弦值，范围从-1到1：当余弦值为1时，表示两个向量方向完全相同。当余弦值为0时，表示两个向量正交，即在高维空间中不相关。...当余弦值为-1时，表示两个向量方向完全相反。在文本相似度测量中，如果两个文本的向量化表示在方向上更接近，它们的余弦相似度就更高，这意味着它们在语义上更相似。

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谷歌出品 | TIGER:生成式检索推荐系统

DSI 工作标志着信息检索向生成检索方法的范式转变，是将端到端转换器成功应用于检索应用的第一个工作。...具体而言，在第一个训练批次上应用k均值算法，并使用聚类中心作为初始化。 3.1.2 量化的其他选项生成语义ID的简单替代方法是使用局部敏感哈希（LSH）。...编码器有三个大小分别为 512、256 和 128 的中间层，采用 ReLU 激活函数，最终潜在表示的维度为 32。为了量化这个表示，进行了三个级别的残差量化。...我们对所有层使用了 ReLU 激活函数，并分别将 MLP 和输入维度设置为 1024 和 128。我们使用了 0.1 的 dropout。总的来说，该模型约有 1300 万个参数。...在本节中，将讨论如何使用我们的生成检索框架来预测多样性item。作者展示了在解码过程中基于温度系数的采样可以有效地用于控制模型预测的多样性。

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