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相关性04:BERT模型 (Part 1) - 模型结构、线上推理 | Shusen Wang | Podwise
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17 May 2024
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相关性04:BERT模型 (Part 1) - 模型结构、线上推理
Shusen Wang
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本播客探讨了两种以 BERT 为基础的搜索引擎相关性模型:交叉 BERT 模型和双塔 BERT 模型。交叉 BERT 模型虽然拥有高准确性,但计算量较大,适合在搜索引擎的下游环节(如精确排序)中使用;而双塔 BERT 模型则在准确性上稍显不足,但计算所需资源较少,适合用于上游环节(如粗略排序和信息召回)。节目深入讲解了这两种模型的结构、分词方法(字粒度与字词混合粒度,其中后者效果更佳),以及在线推理的成本优化策略,包括缓存机制、模型量化和文本摘要技术。最后,播客强调在选择模型时,需根据具体应用场景和计算资源进行合理权衡。
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