TDAクラスタリングを通じて埋め込みモデルの選択と開発を最適化する方法
このウェビナーについて:
埋め込みモデルはベクトルデータベースアプリケーションにおける重要なレイヤーですが、どの埋め込みモデルが自分のデータセットに最適かを見極めることは、これまで非常に困難なタスクとして知られてきました。しかし、多くのユースケースにおいては、評価データセットに対する Topological Data Analysis (TDA) を通じて、効率的で直感的なアプローチを生み出すことができます。ベクトルデータベースに対して行われるクエリのさまざまなセマンティックカテゴリごとのパフォーマンスを明らかにするテーブルにより、モデルのパフォーマンスが弱い挙動のパターンを、簡単かつスケーラブルに特定できます。
対象トピック:
- 埋め込みに対する現在の評価アプローチのリスクと限界
- Navigable TDA clusters を使用して、自分のデータセット上で埋め込みモデルを比較する
- ecommerce における ML ライフサイクルのケーススタディ: モデル選択、ファインチューニング、デプロイ後
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Gunnar Carlsson
Co-Founder, BluelightAI
Gunnar Carlsson is a co-founder of BluelightAI, and a Professor of Mathematics (emeritus) at Stanford University. He works on applications of the mathematics of shape in the form of graphs, called topology, to the study of large and complex data sets and to the design and behavior of deep neural networks. He led a multiuniversity DARPA initiative on these methods in the 2005-2010 time frame, and has also commercialized them for the analysis of Big Data. He is now applying the same ideas to AI, in particular to the analysis of embeddings and the behavior of layers in large language models.
Gabriel Alon
Sr. Data Scientist, BluelightAI
Gabriel Alon is a Sr. Data Scientist at BluelightAI leading applications into vector databases. He developed BluelightAI’s clustering based methodology for comparing and improving embedding models for retrieval tasks. His academic work is centered around recommendation algorithms and LLMs.