«`html
Dense Retrieval (DR) Models in Information Retrieval
Dense Retrieval (DR) models are an advanced method in information retrieval (IR) that uses deep learning techniques to map passages and queries into an embedding space. The model can determine the semantic relationships between them by comparing the embeddings of the query and the passages using this embedding space. DR models seek to strike a compromise between two crucial aspects: effectiveness and efficiency.
Challenges with Transformer-based PLMs
PLMs (pre-trained language models), especially those built on the Transformer architecture, have become effective instruments for query and passage encoding in deep reinforcement learning models. However, the computing complexity of Transformer-based PLMs is a significant disadvantage, especially when dealing with long-text retrieval tasks.
Introducing Mamba PLMs
Recent research has created non-transformer PLMs, such as the Mamba architecture, which seek to improve processing speed while offering comparable or even higher effectiveness to address the efficiency challenges. Mamba PLMs show linear time scaling with respect to sequence length, making them significantly faster for long-text retrieval tasks.
Efficiency and Effectiveness of Mamba Retriever
The Mamba Retriever has been created with the goal of maximizing efficiency and effectiveness in information retrieval (IR) operations. It has been studied how the Mamba Retriever’s effectiveness changes with various model sizes, showing better performance than transformer-based retrievers. Additionally, the Mamba Retriever has demonstrated its capability to handle long-text retrieval tasks effectively.
Application of AI in Sales and Marketing
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Mamba Retriever: An Information Retriever Model for Utilizing Mamba for Effective and Efficient Dense Retrieval.
Practical Implementation of AI in Sales
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ. Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
AI Sales Bot and Future of Sales
Попробуйте AI Sales Bot. Это AI ассистент для продаж, он помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
