Viv(@Vtrivedy10)의 스레드

검색을 위한 표현에서 TF를 최적화하는 데 소요된 모든 박사 학위 시간이 유용할 수도 있습니다. 🥹 모든 것은 순환적입니다. 정보 검색에는 많은 좋은 기술과 아이디어가 있지만 컴퓨팅을 능가하는 것은 엄청나게 어렵습니다. - 더 큰 임베딩 모델 - 다중 벡터 표현 - 시험 시간 증강 - 등 목록은 계속되고 이는 다른 훌륭한 아이디어를 무시하지 않습니다(예: 훈련 시간 동안 쿼리와 데이터베이스의 분포에 맞춰 훈련하는 데 많은 노력을 기울였으므로 테스트 시간에 더 나은 결과를 얻을 수 있음). 그러나 좋은 아이디어 + 컴퓨팅은 오랫동안 성공적인 ML 전략이었습니다(IR에서도 다르지 않음)