Viv（@Vtrivedy10）のスレッド

検索のための表現から TF を最適化するために費やした博士課程の時間が役に立つかもしれないとき🥹 すべてはサイクルであり、情報検索には多くの優れたトリックやアイデアがありますが、コンピューティングに勝つことは非常に困難です。 - 埋め込み用のより大きなモデル - マルチベクトル表現 - テスト時の拡張 - など リストは続きますが、これは他の素晴らしいアイデアを軽視するものではありません (例: トレーニング時にクエリとデータベースの分布を一致させてテスト時にパフォーマンスが向上するようにトレーニングに多くの取り組みました)。しかし、優れたアイデア + コンピューティングは長い間、勝利の ML 戦略でした (IR でもそれは変わりません)。