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BAAI/bge-base-en-v1.5
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新测试审计推荐系统中的语义收益
研究人员开发了一种名为LIME-Rec的新方法来审计推荐系统中的语义收益。这个轻量级测试使用三个独立的专家——一个序列专家、一个共现专家和一个具有冻结嵌入的语义专家——来分析性能。LIME-Rec在多个数据集上取得了优异的结果，比现有基线高出12%。研究表明，推荐系统的改进通常是由于离线项目表示的有效融合，而不是仅仅依赖于服务时语言建模。
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修复本地 LLM 知识库需要更好的检索，而非新模型
设置本地 LLM 知识库通常会产生糟糕的结果，这是由于检索管道中的问题，而非模型本身。常见问题包括不充分的分块，导致句子被分割或不相关的内容被分组；使用未能捕捉特定领域语义细微差别的嵌入模型；以及检索到的块太少，无法重建必要的上下文。解决方案包括使用具有重叠和语义边界的递归分割器以获得更好的分块；测试各种嵌入模型，如 BAAI/bge-base-en-v1.5 或 intfloat/e5-base-v2，以找到适合数据的模型；以及增加…