Quand toutes ces heures de doctorat passées à optimiser les représentations pour la recherche pourraient enfin servir 🥹 Tout est cyclique, il y a beaucoup d'astuces et d'idées intéressantes en matière de recherche d'informations, mais il est incroyablement difficile de surpasser le calcul : - un modèle plus grand pour l'intégration - représentations multivectorielles - augmentation au moment des tests - etc La liste est longue et cela n'exclut pas d'autres excellentes idées (par exemple : j'ai beaucoup travaillé sur un entraînement qui correspondait à la distribution des requêtes et des bases de données pendant la phase d'entraînement afin d'obtenir de meilleurs résultats lors des tests), mais l'association de bonnes idées et de puissance de calcul constitue depuis longtemps une stratégie gagnante en apprentissage automatique (et c'est également le cas en recherche d'information).
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