ivo@setyadi:~$ ivo.blogspot.com

# catatan teknis, sejak 2001

Pooling‑aware Training Embedding Multi‑Vector

By
Alat ini menggunakan Sentence Transformers untuk melatih model embedding multi‑vector yang tahan terhadap kompresi vektor. Ia menerapkan pooling‑aware regularization supaya encoder menyimpan informasi penting saat menggabungkan token yang mirip. Dengan faktor pool 4, metode ini mempertahankan 97,8 % kualitas pencarian sambil mengurangi penyimpanan empat kali. Coba alat ini jika Anda menggunakan sistem pencarian gaya ColBERT dan biaya penyimpanan menjadi hambatan. Anda harus melatih model secara khusus untuk rasio kompresi target, karena model pra‑latih standar kehilangan akurasi tanpa penyesuaian. Metode ini tidak memperbaiki latensi skor multi‑vector, hanya jejak memori. sumber: huggingface.co/token-pooling my other side: setyadi.com
Image

Dilema Amazon di Tengah Perang Dagang

2025-04-30 · #Dunia

Dilema Amazon di Tengah Perang Dagang

Aku perhatikan, fenomena pembelian barang-barang Tiongkok oleh konsumen Amerika Serikat lewat Amazon itu unik. Meskipun ada gejolak geopolitik dan perang dagang, sepertinya kebiasaan belanja itu tidak banyak berubah. Amazon, sebagai platform e-commerce raksasa, tentu jadi perantara utama.

Nah, di sinilah letak dilemanya. Pemerintah AS, di bawah kepemimpinan Trump, memaksakan tarif tambahan untuk barang-barang Tiongkok. Mau tidak mau, Amazon harus membebankan tarif ini ke harga jual. Ini kan cuma menjalankan regulasi yang ada. Tapi anehnya, setelah itu malah muncul tuduhan dari Trump bahwa Amazon ini berkolaborasi dengan Tiongkok.

Jadi bingung, sebenarnya Amazon ini harus bagaimana? Di satu sisi disuruh menerapkan kebijakan pemerintah, di sisi lain malah dituduh pro-pihak lawan karena kebijakan itu. Rasanya jadi serba salah, ya. Ada yang punya ide, apa yang sebaiknya Amazon lakukan dalam situasi begini?

Catatan ini semula saya tulis di Facebook, 30 April 2025.

$ cd ~/

$ cat comments/ (0)

← lebih baru lebih lama →