SWOG 是指什么 (swo什么意思)

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• “SWOG”是指什么？
• 百度文心一言发表向全社会开明，同时还有全新重构的 AI 原生运行，哪些消息值得关注? 实践经常使用体验
• 大型言语模型的语义搜查(二)：文本嵌入(Text Embeddings)

“SWOG”是指什么？

本文关键聚焦于英语缩写词SWOG，它在计算机畛域中被宽泛认知为Semantic Web Ontology Generator的缩写，中文含意为“语义Web本体生成器”。

这个术语关键用于形容一种软件工具，用于构建和治理语义网中的本体常识。

它的中文拼音为yǔ yì běn tǐ shēng chéng qì，在英语中具有较高的盛行度，到达了次援用。

在技术分类上，SWOG属于Software（软件）类别，特意是在与常识示意和语义网络相关的运行中。

它宽泛运行于各种场景，例如数据集成、常识库构建、以及智能搜查和介绍系统。

一个经常出现的运行示例如下：经过SWOG生成器，开发人员可以智能化地创立和保养语义模型，以便更好地理解和共享Web上的结构化消息。

虽然SWOG的缩写源自英文，但它在网络和学术界获取了宽泛的运行，为了解和应用语义Web提供了有力的工具。

请留意，这些消息仅用于学习和交换目标，版权归属原始作者。

在经常使用环节中，应确保遵守相关版权规则，以防止潜在危险。

百度文心一言发表向全社会开明，同时还有全新重构的 AI 原生运行，哪些消息值得关注? 实践经常使用体验

对于网络文心一言向全社会开明以及全新重构的AI原生运行，有几个值得关注的消息：

1. 网络文心一言开明：网络文心一言是网络开发的语义了解模型，经过对用户输入启动了解和智能生成文本照应。

这个开明象征着网络将准许广阔用户和开发者经常使用文心一言的配置，从而将语义了解技术运行于更多场景中。

2. 全新重构的AI原生运行：这象征着网络曾经对其AI运前启动了片面的改良和更新，以优化用户体验和配置性能。

详细来说，运行程序或者会教训界面设计、配置裁减、性能优化等方面的改良，以更好地满足用户需求。

我说说实践经常使用的一些体验：

识图回答

刚关上文心一言，第一个吸引到我的配置就是聊天栏上有一个上行图片的图标，我立刻选用了一张照片上行。

之后就会弹出一些配置揭示，包含：看图写诗、V50文案、好友圈配文助手等等。

我选了个配文助手，格调输入了轻松风趣。

好家伙，这一通虚夸的文案把我给震惊了，这配文简直是放飞自我了。

不敢构想假设我把这篇文案发送到好友圈，身边的人该怎样看我，吓得我只好通知它请坚持：高冷、繁复、少字。

它也读懂了我的难为情，回了我八个字：享用美食、感触美妙。

妙哉妙哉！

发现：更多内置回答模板

移动端的发现配置应该说是文心一言最大的亮点，可以说是把AI经常使用的门槛降落了很多。

之前我把用接口搭建好的网站分享给好友，最大的疑问就是他人不知道能问些什么，该怎样问，而文心一言就很好的处置了这个疑问，把很多模型的才干场景化了。

从模态才干来看的话，关键包含文生文、文生图和图生文三种。

先来一个小红书探店文案试试成果。

这个结果全体还是比拟惊喜的，可以看得进去文心一言在Prompt工程上还是下了功夫的。

基本满足了小红书探店文案的基本因素：格局、表情、标签，对关键词提取剖析的才干还算可以。

不过同时也尝试了下用这个Prompt去写其余类型的小红书文案，比如野餐，进去的成果就是齐全没有成果。

说明这个Prompt是专门针对探店这个场景优化过的，不具有才干的迁徙。

全体来讲Prompt的品质还不错，AI回答才干还算可以。

AI绘画

接上去测试一下AI绘画的才干，先来两个之前被吐槽过很久的绘画词语：门可罗雀和红烧狮子头。

之前听说画进去是car、water、horse、dragon，以及真正的狮子头，看看如今才干出息了没有。

令人惊讶的是，居然两个都画对了，不知道是翻译配置更新了还是绘画才干更新了，还是说针对性优化了，总之如今的槽点是少了很多（怎样觉得乐趣也少了哈哈）。

从绘画的了解才干和绘图进去的成果，应该说能打个及格分了如今，也不会希冀它能画的多好，假设有什么文章须要配图的话，用这个来画也算是一个便捷易上手的选用。

但是，值得吐槽的是，每一张画作的右下角都会标注：AI作画，这个用起来有点舒服，还得要自己P掉。

另外画作是不支持经过延续对话启动调整的，只能输入完整形容启动从新绘画。

代码才干

最后再来对比下文心一言的代码才干，这个属于是AI才干的关键表现，也是能作为消费劲的关键一局部。

这里提了一个编写兼并Excel文件的python代码需求，文心一言全体写得还算比拟繁复优雅，回答品质和ChatGPT并没有太大的差距，属于还算是可以用的水平。（这里就和睦GPT4启动比拟了，必需还是有些差距的）

总结

在我计划写这篇文章之前，我看过了很多对于文心一言经常使用的文章，其中不乏很多啼笑皆非的故事。

本认为经常使用上去，应该会有满满的槽点，但是并没有。

文心一言的才干诚然和国外的大模型还存在着一些差距，但是这个移动端的App全体来讲做得还是比拟有诚意的，全体经常使用十分顺滑，回答十分极速，领有足够多高品质的Prompt模板，在问答之间会有很多贴心的揭示，全体都带来了不错的体验。

大型言语模型的语义搜查(二)：文本嵌入(Text Embeddings)

文本嵌入（Text Embeddings）的概念是为了让机器了解文本自身的语义，从而依据文本的语义去搜查相关文档。

在上一篇博客中，咱们探讨了关键词搜查（Keyword Search）技术，它经过计算疑问和文档中重复词汇的数量来搜查相关文档。

但是，关键词搜查算法存在局限性，即它不能依据文本自身的语义启动文档搜查，特意是当文档与疑问在语义上相关但没有重复词汇时。

为了克制这一局限性，咱们须要让机器了解文本的语义。

这就是文本嵌入的引入。

文本嵌入是一种将文本转换为向量示意的方法，使得文天性够在多维空间中示意，并捕捉到词汇的特色和相关。

### 词嵌入 (Word Embedding)词嵌入是一种将词汇示意为多维空间中的向量的方法。

例如，咱们可以经过二维网格来示意词汇，使得具有相似语义的词汇被搁置在相邻位置。

在实践运行中，词汇的示意或者裁减到数百甚至数千维，以便更准确地捕捉词汇的特色。

在词嵌入中，一个良好的模型应该能够捕捉词汇的特色，如年龄、大小、性别等。

例如，在一个网格中，咱们可以经过观察词汇在不同坐标位置的散布，来了解词汇之间的相关和属性。

经过词嵌入，咱们能够将人类言语（单词）翻译成计算机言语（数字），从而使机器能够了解并处置文本消息。

### 句子嵌入 (Sentence Embeddings)句子嵌入是在词嵌入的基础上进一步开展进去的概念，它将句子转换为多维向量示意，以捕捉句子的语义和结构消息。

与词嵌入相比，句子嵌入不只思考词汇自身，还思考词汇之间的相关以及句子的高低文消息。

这样，内容相似的句子会被调配相似的向量值，而内容不同的句子则会被调配不同的向量值。

### 文章嵌入 (Article Embeddings)文章嵌入将多句文本转换为单个向量示意，从而捕捉文章的全体语义。

这在处置文档、文章或长文本时十分有用，由于它能够示意整个文本的语义特色，而不只仅是单个句子或词汇。

### 总结文本嵌入（包含词嵌入、句子嵌入和文章嵌入）是大型言语模型（LLM）的基础，它们经过捕捉词汇、语义和言语纤细差异之间的相关，并将文本转换为多维向量示意，从而成功了从人类言语到计算机言语的翻译。

这些技术在消息检索、人造言语处置、机器翻译等畛域施展着关键作用，使得机器能够更好地理解、处置和生成文本消息。