{LLM App}{アイデア}{起票}(4)
{二つ}{embedding}{アイデア}{検索精度}{言語モデル}{レコメンド}{検索}(7)

{応向分離 K#EDD2/1690}

おそらく一般的には応類向類は同じ言語モデルで生成して検索に用いるのだが、応類向類で異なる言語モデルを用いることで以下の利点が得られる。

  • 利用者の動向から向類を学習させ、漸次的に検索精度を向上させる
  • 利用者の動向から向類を学習させ、漸次的に個々の利用者に対して検索結果を変化させる
  • 上記をしつつ、更新費用が高くなる応類を不変あるいは低頻度での更新と出来る

レコメンドにおいても同様のことができ、同じような利点が得られる。


Two-Towerモデルと同一。

{ActivityPub}{アイデア}{デライト(なんでもメモ)}{分散型デライト}{verse}{セルフホスティング}(6)

{Deliverse K#EDD2/8737}

ActivityPubでつながるデライトサーバー群というアイデア・憧憬。
セルフホスティングされた複数のデライトサーバーがActivityPubでつながる。

プロトコルがAcitivityPubである必然性は無く、独自プロトコルでも良い。

{アイデア}{Cypress}(2)
{Cartesian Genetic Programming}{遺伝的プログラミング}{アイデア}{ONNX}(4)

{あれ K#EDD2/9253}

遺伝的プログラミングの学習結果をonnxにするというアイデアが降りてきた。
onnxのエコシステムに乗っけられるのが嬉しいポイント

{Faiss}{アイデア}{TwEgaku}(3)
{通知機能}{2023年5月27日散歩メモ}{非公式デライト拡張機能}{アイデア}(4)
{アイデア}

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