Embedding Model: ใช้ในการสร้างระบบค้นหาข้อมูลด้วยเสียง

เรียนรู้เกี่ยวกับ Embedding Model และการประยุกต์ใช้ในการสร้างระบบค้นหาข้อมูลด้วยเสียงอย่างละเอียด ตั้งแต่หลักการทำงานไปจนถึงการแก้ไขปัญหาที่พบบ่อย

ask me คุย กับ AI

by9tum.com
Example:
คอมพิวเตอร์ไม่สามารถเข้าใจภาษาของมนุษย์ได้โดยตรง เนื่องจากภาษาเป็นสิ่งที่ซับซ้อน มีความหมายแฝง และมีความหลากหลาย การจะทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษาได้นั้น เราจึงต้องแปลงภาษาให้เป็นรูปแบบที่คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลได้ นั่นก็คือตัวเลข โดย Embedding Model ทำหน้าที่เป็นตัวแปลงข้อมูลภาษา ไม่ว่าจะเป็นคำ วลี หรือประโยค ให้กลายเป็นเวกเตอร์ตัวเลข ซึ่งแต่ละตัวเลขในเวกเตอร์นั้นจะแสดงถึงความหมายหรือบริบทของข้อมูลภาษาที่แปลงมา Computers cannot directly understand human language due to its complexity, nuanced meanings, and variations. To enable computers to process language, it must be converted into a format that they can understand – numbers. Embedding Models serve as the converters, transforming linguistic data, such as words, phrases, or sentences, into numerical vectors. Each number in the vector represents the meaning or context of the original linguistic data.


ตัวอย่าง:
ตัวอย่าง: สมมติว่าเรามีคำว่า "แมว" และ "สุนัข" ซึ่งเป็นสัตว์เลี้ยงทั้งคู่ เวกเตอร์ของคำทั้งสองนี้จะอยู่ใกล้กันในพื้นที่เวกเตอร์ ในขณะที่เวกเตอร์ของคำว่า "รถยนต์" จะอยู่ห่างออกไป เนื่องจากมีความหมายที่แตกต่างกัน Embedding Model สร้างเวกเตอร์ (Vector) ที่แสดงถึงความหมายของคำหรือวลี โดยคำที่มีความหมายใกล้เคียงกันจะมีเวกเตอร์ที่อยู่ใกล้กันในพื้นที่เวกเตอร์ (Vector Space) การวัดความคล้ายคลึงระหว่างเวกเตอร์ทำได้โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น Cosine Similarity ซึ่งจะช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจความสัมพันธ์และความหมายของข้อมูลภาษาได้




Table of Contents

Embedding Model: ใช้ในการสร้างระบบค้นหาข้อมูลด้วยเสียง

ในยุคที่เทคโนโลยีเสียงเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันมากขึ้น การสร้างระบบค้นหาข้อมูลด้วยเสียงที่มีประสิทธิภาพจึงกลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง ไม่ว่าจะเป็นการสั่งงานด้วยเสียง การค้นหาข้อมูลบนอินเทอร์เน็ต หรือการควบคุมอุปกรณ์ต่างๆ ภายในบ้าน เทคโนโลยีเหล่านี้ล้วนต้องอาศัยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing หรือ NLP) และหัวใจสำคัญของการประมวลผลนี้ก็คือ "Embedding Model" ซึ่งเป็นเทคนิคที่ช่วยแปลงข้อมูลภาษาให้เป็นตัวเลขที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจและนำไปประมวลผลต่อได้ บทความนี้จะพาคุณไปเจาะลึกถึงหลักการทำงานของ Embedding Model การนำไปประยุกต์ใช้ในการสร้างระบบค้นหาข้อมูลด้วยเสียง ปัญหาที่พบบ่อย และแนวทางการแก้ไข เพื่อให้คุณเข้าใจเทคโนโลยีนี้อย่างถ่องแท้ Embedding Models generate vectors representing the meaning of words or phrases. Words with similar meanings will have vectors that are close to each other in the vector space. The similarity between vectors is measured using techniques like Cosine Similarity, allowing computers to understand relationships and meanings within linguistic data.
etc


Blockchain


Cloud Technology


Cryptocurrency


DirectML


Game


Gamification


LLM


Large Language Model


cryptocurrency


horoscope


prompting guide


Arctic_Frost_White

123-2341-74

แนะนำ เทคนิคลดค่าครองชีพ
ทุกครั้ง ที่ ซื้อ ของจาก marketplace อย่าลืม กดรับคูปอง และเช็คโปรโมชั่น บัตรเครดิต ก่อน กดจ่ายเงินทุกครั้ง

กดรับ คูปอง
ก่อนจ่ายเงินทุกครั้ง อยากลืม

เทคนิคลดค่าครองชีพ
ทุกครั้ง ที่ ซื้อ ของจาก marketplace อย่าลืม กดรับคูปอง และเช็คโปรโมชั่น บัตรเครดิต ก่อน กดจ่ายเงินทุกครั้ง

กดรับ คูปอง