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LLM的复杂架构要求梯度下降算法能够处理高维、非线性的优化问题。向量数据库 embedding 是一种数据库技术,它将数据映射到一个高维空间中的向量表示,以便更有效地进行数据查询和分析。通过将数据转换为向量形式,可以利用向量之间的距离和相似度来快速检索相关数据,这在许多应用中非常有用,比如相似性搜索、推荐系统等。向量数据库 embedding 还可以帮助减少数据维度、节省存储空间,并提高检索和分析效率。
在现代图像检索技术中,以图搜图已成为一种重要的方式。它利用图像的特征进行匹配,而特征提取则依赖于深度学习模型,如ResNet。此外,为了更高效地存储和检索图像特征,向量数据库检索技术被广泛应用。最近,扩散模型也在图像生成和特征提取方面展现出巨大潜力,它们能够为以图搜图提供更加丰富的特征表示。
