よって翻訳されました。必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。タスクを使用すると、テキストデータの数値表現を作成して、セマンティックな意味をキャプチャできます。つのテキストの意味的類似性を比較するために頻繁に使用されます。ベクトルとも呼ばれます)のリストとして、浮動小数点形式または量子化形式で出力します。プラットフォームの実装ガイドのいずれかに沿って操作します。以下のプラットフォーム固有のガイドでは、推奨モデルや推奨構成オプションを含むコードサンプルなど、このタスクの基本的な実装について説明します。オプションについて説明します。グラフ内トークン化のないモデルで、グラフ外のトークン化をサポートします。つの特徴ベクトル間のコサイン類似度を計算する組み込みユーティリティ関数。特徴ベクトルのスカラー量子化をサポートします。次の入力データ型を受け入れます。次の要素で構成されるエンベディングのリストを出力します。特徴ベクトル自体(浮動小数点形式またはスカラー量子化)。このエンベディングを生成したヘッドのインデックス。このエンベディングを生成したヘッドの名前。構成オプションこのタスクには、次の構成オプションがあります。ノルムで正規化するかどうか。含まれていない場合にのみ使用してください。推論によって行われるため、このオプションは必要ありません。返されたエンベディングを、スカラー量子化によってバイトに量子化するかどうかを指定します。値を持つことが保証されます。オプションを使用します。Falseモデルこのタスクで開発を開始すると、デフォルトの推奨モデルが提供されます。プレビューは早期リリースです。アーキテクチャを使用し、さまざまな質問応答データセットでトレーニングされています。つの文のペアについて考えてみましょう。番目のペアのエンベディングよりもコサイン類似度が高くなります。番目のセンテンスは共通のトピックを共有していないためです。つの文には反対の感情がありますが、共通のトピックを共有しているため、類似度スコアは高くなります。ベンチマークは次のとおりです。ライセンスにより使用許諾されます。ライセンスにより使用許諾されます。サイトのポリシーをご覧ください。関連会社の登録商標です。