ฟังก์ชันสนับสนุนที่เรียนรู้ของ Apple เร่งความเร็วการดึงข้อมูล RAG
นักวิจัยของ Apple นำเสนอ "Amortizing Maximum Inner Product Search with Learned Support Functions" ที่ ICML 2026 โดยฝึกโครงข่ายประสาทเทียมขนาดเล็กแบบออฟไลน์เพื่อกำหนดเส้นทางคำค้นไปยังคีย์ที่ตรงที่สุดได้เร็วขึ้น SupportNet เรียนรู้ฟังก์ชันสนับสนุนผ่านโครงข่ายประสาทเทียมแบบนูนเชิงอินพุต (ICNNs) เพื่อปรับปรุงการกำหนดเส้นทางคลัสเตอร์ ขณะที่ KeyNet ส่งออกเวกเตอร์คีย์ที่ตรงที่สุดโดยตรง โดยคงความสมเหตุสมผลเชิงเรขาคณิตด้วยฟังก์ชันความสูญเสียความสอดคล้องจากทฤษฎีบทของออยเลอร์ ทั้งสองได้รับการฝึกบนการกระจายคำค้นจริง แลกเปลี่ยนต้นทุนการตัดจำหน่ายล่วงหน้าสำหรับการดึงข้อมูลที่เร็วและแม่นยำขึ้นในเวลาอนุมาน