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大規模言語モデルにおける効果的な検索には、類似性と多様性の両方を満たすベクトルを取得することが不可欠であり、本稿では、この課題に対する新たなアプローチとして、選択されたベクトルの合計ベクトルとクエリベクトルとの関係を通じて両方の制約を同時にモデル化するVRSDアルゴリズムを提案する。

本稿では、計算コストを抑えつつ、従来の推薦システムのシーケンスモデリング能力を向上させる新しいキャッシュベースのアプローチであるMARMを提案しています。

メタバース録画は新たなマルチメディアコンテンツとして台頭しており、特定の瞬間や関連する前後関係の検索といった独自のニーズが存在する。

DNAストレージシステムにおけるランダムアクセス問題の効率を向上させるために、バランスの取れた準アークと呼ばれる新しい幾何学的構造に基づく符号化方式が提案されています。

AI 検索エンジンの競争が激化する中、Goover は正確性とユーザーフレンドリー性を重視した新しい選択肢として登場した。

ニューラル情報検索システムにおける特定データの削除と適切な代替データによる置換を同時に行う修正的アンランキング手法CuRDは、忘却、修正、保持、汎化のバランスに優れ、効率的なアンラーニングを実現する。

本稿では、顧客サポートのスマートリプライや医療記録のテンプレート選択といった、リアルタイム性と正確性が求められる情報検索タスクにおいて、従来の手法よりも高い精度と効率性を達成する新しい学習ランク付けフレームワーク「sRank」を提案する。

法的文書の本質的な階層構造と多様な粒度を捉えることで、多層埋め込みベースの検索は、法的情報のアクセスを容易にし、法的専門家や研究者の法的知識の追求を支援します。

ユーザーのプライバシーを保護し、サービスプロバイダーへの負荷をかけずに、ユーザーが自身のニーズに合わせた推薦システムを構築できる、オーバーヘッドなしのユーザーサイド推薦システム「RecCycle」を提案する。

RAGのパフォーマンス向上には、ゴールドドキュメントのリコール率向上が重要であり、検索精度の低下は許容範囲である。

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