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在百度搜索引擎推广业务中经常须要从海量根本词库中挖掘出具有商业价值新词作为广告候选意向来投放给相应使用者群体以实行精准营销目。
假设现在有一份包含数十万甚至数百万个根本词大规模语料库其中大部分都处于未被开发状态即属于较为冷门或少见情况这就构成典型“冷启动难题”，那么咱们可以采用上述根据嵌入方法来实行处理：先说对每个候选词运用word2vec等工具生成对应词向量再将其与其他一些已知相关属性如点击率CTR、转化率CVR等等组合起来形成新输入变量送入到后续建模环节当中从而达到提升整体效果目。
RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕是一种结合检索技术、生成式AI方法它先通过检索模块从大规模文档集合中找到最相关段落片段而后再把这些片段作为额外背景知识供应给生成器以协助其产出更加准确且丰富回答内容。
在这个过程中同样也须要搞定如何高效整合各类不同类型信息资源使得系统能够更好地理解、回应复杂多变难题需求这正是咱们须要探究如何将文本领域“稠密”描述性内容与结构化数据库中“稀疏”事实性知识相结合并一道服务于到底意向根本点。
根据注意力机制方法 另一种常用策略是引入注意力机制来动态地调整不同类型输入重点性权重从而使得模型能够在面对不同场景时更加灵活地做出选择。 具体来说就是在原始输入基石上加入一个可学习注意力参数用于控制各个部分之间贡献比例而后根据实际任务需求调整这些参数以获得最优解。 这种方法好处在于它允许咱们针对具体子任务分配不同关注点而不须要人为设定固定规则去限定哪些方面更重点哪些方面不重点这样就能够使得整个体系变得更加智能并且具备更强适应性。
近年来伴随大语言模型发展AIGC〔AI Generated Content〕已经变成一个备受关注研究方向尤其是其在文本创作方面应用前景更是诱惑众多研究者兴致其中就涵盖对于已有文章实行压缩简化或者重新组织使其更加简洁明但同时还能保留核心观点这一过程也被称为降重操作。
在这个过程中咱们同样面对着如何有效地融合来自多个来源信息以便生成更高质量内容输出这个难题倘若咱们只是简单地按照某种固定比例来实行加权平均那么很大概会导致结果变得不够自然甚至偏离原意所以这里就须要借助于前面提到过根据注意力机制方法来实行更加精细化操作比如根据句子重点性、相关性等因素动态调整它们之间相对权重从而更好地体现作者真实意图同时也能让读者更容易理解并接受新产生内容格局。
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