No importa cuán laboriosos y difíciles de editar sean tus archivos, DocHub ofrece una forma sencilla de cambiarlos. Puedes cambiar cualquier parte de tu HWPML sin esfuerzo. Ya sea que necesites ajustar un solo componente o todo el documento, puedes confiar esta tarea a nuestra poderosa herramienta para obtener resultados rápidos y de calidad.
Además, se asegura de que la forma final esté siempre lista para usar, para que puedas continuar con tus tareas sin demoras. Nuestro grupo integral de características también incluye herramientas de productividad profesionales y un catálogo de plantillas, lo que te permite aprovechar al máximo tus flujos de trabajo sin perder tiempo en actividades recurrentes. Además, puedes acceder a tus documentos desde cualquier dispositivo e integrar DocHub con otras soluciones.
DocHub puede manejar cualquiera de tus actividades de gestión de documentos. Con una gran cantidad de características, puedes crear y exportar documentos como desees. Todo lo que exportes al editor de DocHub se almacenará de forma segura durante el tiempo que necesites, con una protección rigurosa y marcos de seguridad de información en su lugar.
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¿qué tal chicos? bienvenidos de nuevo. en este video hoy vamos a aprender cómo usar modelos de lenguaje grandes localmente para crear incrustaciones y almacenar estas incrustaciones en una tienda de vectores para poder hacer búsqueda de similitud, por ejemplo, para sistemas de recomendación. así que vamos a entrar en ello. muy bien, vamos a aprender cómo usar modelos de lenguaje grandes localmente para crear incrustaciones y las incrustaciones son básicamente representaciones en el espacio VOR de algunos datos dados. así que, por ejemplo, puedes tener una colección de artículos de noticias o títulos de artículos de noticias y puedes incrustarlos en el espacio vectorial, lo que significa que un título se representa como un vector de un cierto tamaño. todos los vectores tienen el mismo tamaño y todos estos vectores pueden ser almacenados en una base de datos de vectores o una tienda de vectores y luego puedes realizar una búsqueda de similitud para encontrar los artículos o títulos de artículos más similares dados un nuevo título de artículo, lo cual puede ser muy útil para sistemas de recomendación porque puedes
