近似最近傍探索の最前線
MIRU 2019 チュートリアル http://cvim.ipsj.or.jp/MIRU2019/index.php?id=tutorial 松井 勇佑（東京大学生産技術研究所）http://yusukematsui.me/index_jp.html ベクトルの集合を前にして新たにクエリベクトルが与えられたとき、そのクエリに最も似ているベクトルを高速に探す処理を近似最近傍探索という。近似最近傍探索は画像検索をはじめ様々な文脈で用いられる基本的な操作であり、速度・メモリ使用量・精度のトレードオフの中で様々な手法が提案されている。本チュートリアルでは、アプローチや対象とするデータの規模に応じて近年の手法を分類し、その概観を示す。また、各手法に対応するライブラリを紹介し、大規模データに対する探索を行いたい場合にどのように手法を選択すべきかの道筋を示す。
Vertex AI ベクトル検索の概要 | Google Cloud
フィードバックを送信 Vertex AI ベクトル検索の概要 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 ベクトル検索は、Google が開発したベクトル検索技術をベースにしています。ベクトル検索では、Google 検索、YouTube、Play などの Google プロダクトの基盤と同じインフラストラクチャを利用できます。 はじめに ベクトル検索では、意味的に類似または関連する何十億ものアイテムから検索を行うことができます。ベクトル類似度マッチング サービスには、レコメンデーション エンジン、検索エンジン、chatbot、テキスト分類の実装など、多くのユースケースがあります。 ベクトル検索のユースケースとして、数十万もの衣料品在庫を持つオンライン小売店があります。このシナリオでは、マルチモーダル エンベディング API を使用してこれらの商品のエン
類似ベクトル検索のSoTA！！GCP: Vertex Matching Engineにも使用されている手法ScaNNを紹介！
3つの要点 ✔️ GCPの新プロダクト「Vertex Matching Engine」の元論文 ✔️ MIPSスコアを考慮した新しい量子化損失関数を提案 ✔️ ANNBenchmarksでSoTA性能を記録 Accelerating Large-Scale Inference with Anisotropic Vector Quantization written by Ruiqi Guo, Philip Sun, Erik Lindgren, Quan Geng, David Simcha, Felix Chern, Sanjiv Kumar (Submitted on 27 Aug 2019 (v1), last revised 4 Dec 2020 (this version, v5)) Comments: Published as a conference paper at ICM
Vertex Matching Engine: 非常に高速かつスケーラブルな最近傍探索 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 7 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 密なベクトル空間でデータを表現する方法であるベクトル エンベディングは、ML エンジニアが使用するツールの中で最も便利なツールです。 エンベディングの初期の使用例としては、単語のエンベディングがあります。単語のエンベディングは、ベクトル空間での位置（距離と方向）により、各単語の有意義なセマンティクスを符号化することができるため、一般的なツールとなりました。たとえば、次のような実際のエンベディングを可視化した図では、国とその首都の関係性のように、セマンティックな関係性を表す幾何学的な関係を示しています。 今日、単語のエンベディングやテキストのエンベディングは一般的に、セマンティック検索システムを強化するために使用されています。エンベディングベースの検索は、単純なインデック
Overview of Vertex AI Vector Search | Google Cloud
Try Gemini 1.5 Pro, our most advanced multimodal model in Vertex AI, and see what you can build with a 1M token context window. Try Gemini 1.5 Pro, our most advanced multimodal model in Vertex AI, and see what you can build with a 1M token context window. Vector Search is based on vector search technology developed by Google research. With Vector Search you can leverage the same infrastructure tha
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Vertex Matching Engine: Blazing fast and massively scalable nearest neighbor search | Google Cloud Blog
