KL散度检索模型] kl作为反馈运算来讲，具体操作可以是：首先提供一个预估要查询的文档集，以及查询的关键字，分别计算出文档和查询的向量。...这里的关键在于从反馈集合中提取出一个查询向量，通过如图所示的方式添加到查询向量中去【作为反馈】，从而提供更好的查询结果 企业微信截图_15626536791496.png 混合模型 所有的反馈结果集合都会来自于反馈模型...通过加入另外的一个集合【背景文档】，混合两个模型，并通过概率来选择哪个集合的结果，这个时候，所有的反馈文档集合由混合模型来决定，那么对于在背景文档中很少的词频，但是在反馈文档中很频繁的，必定是来源于反馈文档集合...，背景文档集合本身通过给the等词添加很低的频率，那么就可以筛选出反馈文集总过高的通用词 企业微信截图_15626537036804.png topic words代表反馈模型，假设有一个源头来控制是取背景字段还是反馈模型的字段...这样做到可以控制到底是选择背景文集作为 反馈还是反馈模型。
概率模型 根据现有搜集的数据做估算，假设一个文档被用户看到了，如果文档被用户点击进去，那么认为是相关的，否则不相关[只认为相关和不相关]，那么在特定的查询情况下，便可得到这种点击比例。...无法处理用户没有看过的文档以及没有过的查询 企业微信截图_15626513457190.png 概率模型的核心思想就是，假设当前文档是某个用户想要的，那么这其中有多大的概率表明这个查询是来自于此特定用户...这种模型最简单的情况就是 Unigram LM Unigram LM 假设所有单词都是互相独立的，那么单个句子成立的概率就是每个单词出现的概率。...；反过来想，用户的所有可能输入当做一个文档库，那么他也会有一个相对的排序，所以也会出现一个单词排列，而这些排列中的单词很有可能不在需要查询到文档库中。...，为了处理没有的情况，可以加上平滑处理，即对于没有出现在当前文档中的单词，这个单词会出现在与当前文档相关的文档中【比如引用文档】，这个时候整个文档库的概率计算方式变成 企业微信截图_15626517121571
背景 搜索任务就是给定一个query或者QA中的question，去大规模的文档库中找到相似度较高的文档，并返回一个按相关度排序的ranked list。...由于待训练的模型参数很多（增加model capacity），而专门针对检索任务的有标注数据集较难获取，所以要使用预训练模型。 2....预训练模型在倒排索引中的应用 基于倒排索引的召回方法仍是在第一步召回中必不可少的，因为在第一步召回的时候我们面对的是海量的文档库，基于exact-match召回速度很快。...但是，其模型capacity不足，所以可以用预训练模型来对其进行模型增强。...进行对比： T为真实query的bag of words 下一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。
散列（hash）也就是哈希，是信息存储和查询所用的一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列，这样才能快速地排除已经抓取过的网页。...最理想的状态是对联网上所有的网页都分配一个哈希地址，可想而知这是一个相当宠大的数字，但实际上往往是无法做到这一点。...一般情况下所有哈希函数，如果其原始字符串很相似则哈希地址冲突的几率就加大，所以同一个网站下的网页URL冲突的几率也就很大，特别是那些带参数的动态网页URL。...所以我可以将原始的URL进行一次标准化处理后再做哈希这样就会有很大的改善，本人通过大量的实验发现先对URL进行一次MD5的加密，然后再对加密后的这个串再哈希这样大大提高了哈希的效率。...而采用MD5再哈希的方法明显对散列地址起到了一个均匀发布的作用。
接下来，我们以潜在空间为基础介绍匹配模型。【1】中找到了搜索中语义匹配的完整介绍。...具体来说，我们简要介绍了在潜在空间中执行匹配的代表性搜索方法，包括偏最小二乘（PLS）【2】，潜在空间中的规则化匹配（RMLS）【3】，以及监督语义索引（SSI）【4】【5】。...2.3.1 偏最小二乘 偏最小二乘（PLS）是最初提出的用于统计回归的一种技术【6】。结果表明，PLS可用于学习潜在空间模型进行搜索【7】。...2.3.3 监督语义索引 在 PLS 和 RMLS 中可以做一个特殊的假设；即query空间和文档空间具有相同的维度。例如，当query和文档都表示为词袋时，它们在查询和文档空间中具有相同的维度。...因此，匹配函数变为： 单位矩阵的添加意味着 SSI 在使用低维潜在空间和使用经典向量空间模型 (VSM) 之间进行权衡。 矩阵 W 的对角线对出现在query和文档中的每项给出一个分数。
在 MySQL 数据库中，全文索引是一种非常有用的功能，它可以帮助我们快速地在大量文本数据中进行搜索。那么，什么是 MySQL 中的全文索引呢？它又是如何工作的呢？让我们一起来深入了解一下。...例如，在一个包含文章内容的数据库表中，如果我们想要搜索包含特定关键词的文章，使用全文索引可以大大提高搜索的效率。...经过分析后的文本被存储在全文索引中，以便后续的搜索操作。 索引构建 在分析完文本后，MySQL 会构建全文索引。全文索引通常是一种倒排索引结构，它将每个单词与包含该单词的记录列表相关联。...搜索过程 当我们执行全文搜索时，MySQL 会将搜索关键词进行同样的分析处理，然后在全文索引中查找与关键词相关联的记录。...MySQL 中的全文索引是一种非常强大的功能，它可以帮助我们在大量文本数据中进行快速的全文搜索。
大家最熟悉的商业搜索系统莫过于baidu、google，而ElasticSearch （ES）是迄今为止最为成功的开源搜索引擎。在搜索引擎中，通常会采用倒排索引，用以提升检索性能。...笔者所在的微信搜一搜中，搜索引擎也分为在线离线两部分，离线用于创建索引，在线用于检索。事实上，包括百度在内的大多数企业级搜索系统都采用了这类分离的架构。...对Searcher中的每个节点来说，每次召回相当于在索引中查找TopK的过程，如果每个节点只有一个索引，其检索资源利用率是最高的，实际上多数商业搜索中也是这么做的。...在搜索引擎中，Lucene也符合LSM思想，与LevelDB不同的是，其在内存中的索引更复杂，并不是简单按key排序，而是按倒排建立索引。...在超大型搜索业务中，上述混合架构往往无法支撑，全量索引处理需要从流式处理中真正拆分，独自进行批处理。在百亿到千亿文档的大型Web搜索系统中，往往还需要进行冷热数据分离。
2.4 NLP 中的 PTM 发展简史 关于 NLP 中 PTM 的发展历史，原文通过文字的形式进行了回顾，这里通过一张大图将一些代表性的研究串联在了一起，感兴趣的读者可以自行搜索相关论文。...我们已经在 2.2 节中简单介绍了上下文编码器的不同结构，本章我们将专注于预训练任务，并给出一种 PTM 的分类方法。 3.1 预训练任务 预训练任务对于学习语言的通用表示至关重要。...3.1.3 排列语言模型（PLM） 针对 MLM 任务在预训练过程中引入的 mask 等特殊标记可能会导致与下游任务不匹配的问题，「XLNet」 提出排列了「排列语言模型」（PLM）。...简单来说，PLM 是一个基于输入序列的随机排列的语言模型，一个排列来自于所有可能排列的随机采样，排列并不会影响输入序列的原始位置。...与 NSP 的不同在于，SOP 将来自同一个文档的两个连续片段作为正样本，而将这两个片段交换顺序后作为负样本。
大部分的早期工作聚焦于学习来自同一语义空间的多语言的词嵌入，这一方法往往缺乏语言间的校准。...不同于模型压缩，蒸馏技术通过一些优化目标来从固定的 teacher 模型中学习 student 模型，而压缩技术则旨在搜索一个稀疏结构。一般来说，蒸馏方法可以分为三类： 「从软目标概率蒸馏」。...5.2 如何迁移 为了将 PTM 中的知识迁移到下游 NLP 任务中，我们需要考虑以下几个问题： 5.2.1 选择合适的预训练任务、模型结构和语料 不同的 PTM 在同样的下游任务中通常有不同的效果，因为其基于不同的预训练任务...5.2.3 是否进行微调 目前，模型迁移的方式可以分为两种：「特征提取」（预训练参数被冻结）和「微调」（预训练参数不被冻结，进行微调）。在特征提取的方式中，预训练模型被视作现成的特征提取器。...为了解决这一缺点，我们需要改进 Transformer 的结构，例如 「Transformer-XL」。因此，搜索更加高效的模型结构对于解决更长范围的上下文信息至关重要。
TLDR: 本文对预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型进行了广泛的模型分析和实验探索，发现采用行为调整的预训练语言模型来进行基于ID的序列推荐模型的物品初始化是最高效且经济的，不会带来任何额外的推理成本...当前基于预训练语言模型的序列推荐模型直接使用预训练语言模型编码用户历史行为的文本序列来学习用户表示，而很少深入探索预训练语言模型在行为序列建模中的能力和适用性。...基于此，本文首先在预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型之间进行了广泛的模型分析，发现预训练语言模型在行为序列建模中存在严重的未充分利用（如下图1）和参数冗余（如下表1）的现象。...受此启发，本文探索了预训练语言模型在序列推荐中的不同轻量级应用，旨在最大限度地激发预训练语言模型用于序列推荐的能力，同时满足实际系统的效率和可用性需求。...在五个数据集上的广泛实验表明，与经典的序列推荐和基于预训练语言模型的序列推荐模型相比，所提出的简单而通用的框架带来了显著的改进，而没有增加额外的推理成本。
:9200/这个地址（该地址需要配到springboot项目中去） ---- Spring工程创建 这部分没有特殊要交代的，但有几个注意点一定要当心 注意在新建项目时记得勾选web和NoSQL中的Elasticsearch...创建工程时勾选Nosql中的es依赖选项 项目自动生成以后pom.xml中会自动添加spring-boot-starter-data-elasticsearch的依赖： ...数据插入效果 我们来做一下搜索的测试：例如我要搜索关键字“南京” 我们在浏览器中输入： http://localhost:6325/entityController/search?...name=南京 搜索结果如下： ? 关键字“南京”的搜索结果 刚才插入的5条记录中包含关键字“南京”的四条记录均被搜索出来了！...当然这里用的是standard分词方式，将每个中文都作为了一个term，凡是包含“南”、“京”关键字的记录都被搜索了出来，只是评分不同而已，当然还有其他的一些分词方式，此时需要其他分词插件的支持，此处暂不涉及
一些Hacker就利用搜索引擎来获取这些敏感信息，从而进行一些攻击。其中最流行的方式是使用Google Dorks，从Google搜索引擎来搜索网站信息、漏洞，甚至是已被挂马的后台Webshell。...Github搜索 邮箱信息 搜索关键字： @gmail.com Python recently indexed ? 搜索关键字： @163.com smtp ?...数据库信息 搜索关键字： mysql pass 虽然很多都是本地数据库，也有部分是网络数据库。 ? 其中使用php和python作为编程语言的用户，暴露的用户名和密码比较多。...Google搜索 名称 说明 例子 intitle 标题中的关键字 intile:”Baidu” intext 正文中的关键字 intext:”web-shell” inurl 域名 inurl:”/gallery.html...最后导致数据库频频出现问题，还以为是代码的问题，疯狂地修改加固，其实不是代码的漏洞，而是自己的疏忽。 许多物联网设备。如IP摄像头等确实很方便，但它如果暴露在了互联网中，别人就会偷窥你的隐私。
接下来，我们概述搜索和推荐中的匹配模型，并介绍潜在空间中的匹配方法。 2.2.1 搜索中的匹配模型 当应用于搜索时，匹配学习可以描述如下。...带有人类标签的数据或点击数据可以用作训练数据。 匹配学习以进行搜索的目的是自动学习一个表示为得分函数 f（q，d）（或条件概率分布 P（r∣q，d））的匹配模型。...学习的模型必须具有泛化能力，可以对看不见的测试数据进行匹配。 2.2.2 推荐中的匹配模型 当应用于推荐时，匹配学习可以描述如下。给出了一组M个用户U=u1，......匹配学习推荐的目的是学习基础匹配模型 f（ui，ij），该模型可以对矩阵R中零项的评分（相互作用）做出预测： 其中 r^ij表示用户 ui和项目 ij之间的估计得分，以此方式，给定用户...2.2.3 潜在空间中匹配 如第1节所述，在搜索和推荐中进行匹配的基本挑战是来自两个不同空间（查询和文档以及用户和项目）的对象之间的不匹配。
:9200/这个地址（该地址需要配到springboot项目中去） --- Spring工程创建 这部分没有特殊要交代的，但有几个注意点一定要当心 注意在新建项目时记得勾选web和NoSQL中的Elasticsearch...依赖，来张图说明一下吧： [创建工程时勾选Nosql中的es依赖选项] 项目自动生成以后pom.xml中会自动添加spring-boot-starter-data-elasticsearch的依赖：...id=5&name=中国南边好像没有叫带京字的城市了 数据插入效果如下（使用可视化插件elasticsearch-head观看）： [数据插入效果] 我们来做一下搜索的测试：例如我要搜索关键字“南京”...name=南京 搜索结果如下： [关键字“南京”的搜索结果] 刚才插入的5条记录中包含关键字“南京”的四条记录均被搜索出来了！...当然这里用的是standard分词方式，将每个中文都作为了一个term，凡是包含“南”、“京”关键字的记录都被搜索了出来，只是评分不同而已，当然还有其他的一些分词方式，此时需要其他分词插件的支持，此处暂不涉及
在现代Web应用中，搜索引擎是提升用户体验、优化信息检索的关键技术。在JavaScript开发领域的话，Elasticsearch和Solr是两款广受欢迎的搜索引擎。...SolrSolr同样基于Lucene构建，是一个强大的开源搜索引擎，它提供了丰富的功能和优异的性能，适用于大规模数据搜索和索引。Solr以其稳定性和强大的查询语言而闻名。...：适用于需要实时索引和搜索的场景，如社交媒体、在线聊天等。...Elasticsearch和Solr都是强大的搜索引擎，虽然在实现搜索功能时有不同应用方式，但在实际应用中各有千秋。选择哪一款搜索引擎取决于项目的具体需求。...开发者应根据项目特点、性能要求以及个人偏好来选择最合适的搜索引擎。
作者 | Chilia 哥伦比亚大学 nlp搜索推荐 整理 | NewBeeNLP 上一篇中，我们介绍了预训练模型在建立倒排索引中的应用：总结！...语义信息检索中的预训练模型 这一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。 4....更新索引需要模型的inference+存储所有document索引，虽然存索引相对效率高一些，但是inference需要在整个document库中全部经过模型的forward pass，这样的计算成本很高...具体的，是用Roberta-base预训练模型来初始化双塔模型，然后先是用BM25做warm-up(用BM25做难负例采样)，之后再通过异步方法更新索引，用正在训练的模型的checkpoint进行难负例采样...预训练模型在精排中的应用 精排阶段可以是多个cascading模型级联构成，数据量越来越少、模型越来越复杂。
优化rank的值需要大量的搜索和努力。 提出的方法：引入了一种动态低秩适应（Dy-LoRA）技术。通过对适配器模块在训练期间的不同秩所学到的表示进行排序，为一系列的秩而不是单一的秩训练LoRA块。...无需搜索的LoRA：我们证明，通过在性能上做出可忽略不计的妥协，有可能避免为LoRA选择最佳秩的昂贵的搜索过程。 Part2介绍 在每一个LoRA模块中，有一个向上投影和向下投影的矩阵。...设我们想训练LoRA模块在的范围内操作，其中和可以被视为新的超参数。为了使LoRA模块在一系列的秩中工作，而不是单一的秩，我们需要确保增加或减少秩不会明显阻碍模型的性能。...实现这种行为的一种方法是在LoRA模块的训练过程中对不同秩的信息内容进行排序。在这方面，在每个训练步骤中，我们对，进行抽样。...前向传播计算时是这么计算的： 损失的计算： 另外在训练的时候增加了一个新的模块：frozen，即只更新截断块中第b个相关的行或者列。
检索模型概述 搜索结果排序时搜索引擎最核心的部分，很大程度度上决定了搜索引擎的质量好坏及用户满意度。实际搜索结果排序的因子有很多，但最主要的两个因素是用户查询和网页内容的相关度，以及网页链接情况。...这里我们主要总结网页内容和用户查询相关的内容。 判断网页内容是否与用户査询相关，这依赖于搜索引擎所来用的检索模型。...检索模型是搜索引擎的理论基础，为量化相关性提供了一种数学模型，是对查询词和文档之间进行相似度计算的框架和方法。其本质就是相关度建模。...2）尽管布尔表达式有确切的语义，但通常很难将用户的信息需求转换成布尔表达式。如今，人们普遍认为，给索引词加权能极大地改善检索效果。从对索引词加权的方法中引出了向量模型。 4....机器学习需要的数据源在搜索引擎中较好满足，例如用户的搜索点击记录。其分成人工标注训练、文档特征抽取、学习分类函数以及在实际搜索系统中采用机器学习模型等4个步骤组成。
预训练模型在美团内部的NLP场景中也有不少落地实践，美团搜索已经验证了预训练模型在文本相关性任务上的有效性[5]。 而针对预训练在语义匹配任务中的应用，业界也提出不少的解决方案。...其中，结构化信息匹配主要是对Query分析结果与POI进行类目、属性等信息的匹配；文本匹配方面借鉴了搜索引擎中的传统相关性方法，包括Query和POI的term共现数、Query term覆盖率、TF-IDF...其中，文本相关性的计算借鉴了搜索引擎场景的检索相关性方法，例如Query和POI的字符串包含关系、短语匹配数和匹配率、以及BM25分等。...在模型结构优化方面，我们尝试了对不同业务场景做多任务学习，以及在BERT输入中引入品类文本片段这两种方案使模型更好地拟合美团搜索广告业务数据，并利用规模更大的预训练模型进一步提升了模型的表达能力。...作者简介 邵雯、春喜、晓俊、程佳、雷军等，来自美团广告平台技术部。 杨扬、任磊、金刚、武威等，来自美团平台/搜索与NLP部。 ---------- END ----------
作者：赵亮，NLPer；昆仑万维 · 预训练。...原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/641013454 整理: 青稞AI 大模型预训练需要从海量的文本数据中学习到充分的知识存储在其模型参数中。...这些专业数据是不对公众开放的，就拿高质量的book书籍数据来说，在网上能直接获取到数据来自The pile中的Book3，量级也才85GB左右，和这些巨头所用数据量级相差数十倍。...(BigScience Workshop, 2022) 62%的文本来自社区选择和记录的语言数据源列表，另外38％的文本来自经过预处理的网络爬取数据集OSCAR, 并通过母语人士的帮助进行了过滤 62%...因此可以断定，大规模预训还没有到头，数据&模型只训练了1/20，算力只用了1/400。 但同时随着机器生成的内容越来越多，清洗也会越来越麻烦，因为太多的机器生成的文本需要仔细过滤。
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