블록체인 데이터 모델
Space and Time은 분석에 쉽게 사용할 수 있도록 주요 블록체인 데이터를 관계형 데이터 모델에 로드합니다. 데이터를 더 쉽게 탐색할 수 있도록 Space and Time Studio에는 대화형 데이터 모델 탐색기가 있습니다 .대화형 데이터 모델 탐색기데이터 모델 탐색을 시작하려면 대화형 데이터 모델 탐색기 (아래에 특정 체인 링크)로 이동하여 상단 메뉴에서 "데이터 세트"를 클릭하세요. 거기에서 다양한 블록체인 데이터 모델, 사용자 고유 데이터 세트 또는 커뮤니티 공유 데이터를 클릭할 수 있습니다. 모델 내에서 데이터 요소를 검색하려면 탐색기 왼쪽 상단에 있는 "검색" 표시줄을 사용하세요.블록체인 데이터 모델아래 링크는 다양한 블록체인 데이터 모델 페이지로 직접 연결됩니다.비트코인이더 리움zkSync다각형수이앱토스세이출시 예정:눈사태BNB체인베이스중재낙천주의오프체인 데이터는 어떻습니까?자신의 오프체인 데이터를 Space and Time에 로드 할 수도 있습니다 . 이를...
블록체인 데이터 모델
Space and Time은 분석에 쉽게 사용할 수 있도록 주요 블록체인 데이터를 관계형 데이터 모델에 로드합니다. 데이터를 더 쉽게 탐색할 수 있도록 Space and Time Studio에는 대화형 데이터 모델 탐색기가 있습니다 .대화형 데이터 모델 탐색기데이터 모델 탐색을 시작하려면 대화형 데이터 모델 탐색기 (아래에 특정 체인 링크)로 이동하여 상단 메뉴에서 "데이터 세트"를 클릭하세요. 거기에서 다양한 블록체인 데이터 모델, 사용자 고유 데이터 세트 또는 커뮤니티 공유 데이터를 클릭할 수 있습니다. 모델 내에서 데이터 요소를 검색하려면 탐색기 왼쪽 상단에 있는 "검색" 표시줄을 사용하세요.블록체인 데이터 모델아래 링크는 다양한 블록체인 데이터 모델 페이지로 직접 연결됩니다.비트코인이더 리움zkSync다각형수이앱토스세이출시 예정:눈사태BNB체인베이스중재낙천주의오프체인 데이터는 어떻습니까?자신의 오프체인 데이터를 Space and Time에 로드 할 수도 있습니다 . 이를...
벡터 검색으로 성공하기
2022년 이전에는 작품 자체 없이 좋아하는 책의 특정 구절이나 방금 본 영화의 인용문을 빠르게 기억하고 싶다면 검색 엔진을 사용했을 것입니다. 잘 구성된 검색 입력으로 메시지를 표시하고, 반환된 결과를 분석하고, 답변이 포함된 것으로 보이는 SparkNotes 또는 IMDB 링크를 방문하고, 몇 분 내에 페이지에서 찾고 있는 텍스트를 찾으세요. 이제 ChatGPT를 열고 "가장 유명한 터미네이터 인용문은 무엇입니까?"라고 입력하기만 하면 됩니다. 또는 "두 도시 이야기의 시작 부분을 작성해 보세요"를 입력하고 몇 초 만에 답변을 그대로 받아볼 수 있습니다. LLM(대형 언어 모델)의 가장 간단한 용도 중 하나는 지식 데이터베이스입니다. LLM은 ChatGPT와 같은 인터페이스를 통해 쉽게 검색할 수 있는 풍부한 정보가 포함된 방대한 데이터 세트에 대해 교육을 받았습니다. 예를 들어 ChatGPT가 영화나 책의 콘텐츠를 반환하도록 요청하는 경우 훈련 중에 노출된 정보를 기억하는...
벡터 검색으로 성공하기
2022년 이전에는 작품 자체 없이 좋아하는 책의 특정 구절이나 방금 본 영화의 인용문을 빠르게 기억하고 싶다면 검색 엔진을 사용했을 것입니다. 잘 구성된 검색 입력으로 메시지를 표시하고, 반환된 결과를 분석하고, 답변이 포함된 것으로 보이는 SparkNotes 또는 IMDB 링크를 방문하고, 몇 분 내에 페이지에서 찾고 있는 텍스트를 찾으세요. 이제 ChatGPT를 열고 "가장 유명한 터미네이터 인용문은 무엇입니까?"라고 입력하기만 하면 됩니다. 또는 "두 도시 이야기의 시작 부분을 작성해 보세요"를 입력하고 몇 초 만에 답변을 그대로 받아볼 수 있습니다. LLM(대형 언어 모델)의 가장 간단한 용도 중 하나는 지식 데이터베이스입니다. LLM은 ChatGPT와 같은 인터페이스를 통해 쉽게 검색할 수 있는 풍부한 정보가 포함된 방대한 데이터 세트에 대해 교육을 받았습니다. 예를 들어 ChatGPT가 영화나 책의 콘텐츠를 반환하도록 요청하는 경우 훈련 중에 노출된 정보를 기억하는...
成功へのベクトル検索
2022 年以前は、お気に入りの本の特定の一節や、鑑賞したばかりの映画の引用を、作品そのものが目の前になくてもすぐに思い出したい場合、おそらく検索エンジンに頼っていたでしょう。よく練られた検索入力でエンジンにプロンプトし、返された結果を解析し、答えが含まれていると思われる SparkNotes または IMDB リンクにアクセスし、数分以内にページ上で探しているテキストを見つけます。今では、ChatGPT を開いて「最も有名なターミネーターの引用は何ですか」または「二都物語の冒頭の一節を書きなさい」と入力するだけで、数秒で逐語的な答えが返されます。 大規模言語モデル (LLM) の最もシンプルな用途の 1 つは、知識のデータベースとしての使用です。LLM は豊富な情報の膨大なデータセットでトレーニングされており、ChatGPT などのインターフェースによって簡単に取得できます。たとえば、ChatGPT に映画や本のコンテンツを返すように指示すると、トレーニング中にモデルがさらされた情報を思い出すというモデルの能力を活用しているだけです。しかし、ターミネーター スクリプトでトレ...
成功へのベクトル検索
2022 年以前は、お気に入りの本の特定の一節や、鑑賞したばかりの映画の引用を、作品そのものが目の前になくてもすぐに思い出したい場合、おそらく検索エンジンに頼っていたでしょう。よく練られた検索入力でエンジンにプロンプトし、返された結果を解析し、答えが含まれていると思われる SparkNotes または IMDB リンクにアクセスし、数分以内にページ上で探しているテキストを見つけます。今では、ChatGPT を開いて「最も有名なターミネーターの引用は何ですか」または「二都物語の冒頭の一節を書きなさい」と入力するだけで、数秒で逐語的な答えが返されます。 大規模言語モデル (LLM) の最もシンプルな用途の 1 つは、知識のデータベースとしての使用です。LLM は豊富な情報の膨大なデータセットでトレーニングされており、ChatGPT などのインターフェースによって簡単に取得できます。たとえば、ChatGPT に映画や本のコンテンツを返すように指示すると、トレーニング中にモデルがさらされた情報を思い出すというモデルの能力を活用しているだけです。しかし、ターミネーター スクリプトでトレ...
