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Word2vecの検索結果1 - 2 件 / 2件

  • GitHub - dleemiller/WordLlama: Things you can do with the token embeddings of an LLM

    from wordllama import WordLlama # Load the default WordLlama model wl = WordLlama.load() # Calculate similarity between two sentences similarity_score = wl.similarity("i went to the car", "i went to the pawn shop") print(similarity_score) # Output: 0.06641249096796882 # Rank documents based on their similarity to a query query = "i went to the car" candidates = ["i went to the park", "i went to th

      GitHub - dleemiller/WordLlama: Things you can do with the token embeddings of an LLM
    • 【AWS】AWS Certified Machine Learning - Specialty - Qiita

      はじめに この記事ではAWS Certified Machine Learning - Specialtyを受験するにあたり 勉強したことなどを書いています。(実際に試験を受けてみた経験も踏まえて記載) なお、内容についてはすべてを網羅しているわけではありません。 純粋に勉強したことだけを書いています。 気づいたときに追記します。 データを保存・分析の際に使うサービス 直接は関係ないけど、機械学習には分析と保存が重要ということで基本的なサービス名を列挙します。 AWS Lake Formation AWS Data Pipeline Amazon EMR AWS Glue AWS Glue Data Catalog Amazon Athena Amazon S3 Amazon Redshift Amazon DynamoDB AWS DMS AWS DataSync Kinesis と名の

        【AWS】AWS Certified Machine Learning - Specialty - Qiita
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