there are more terms than documents in field "XX", but it's impossible to sort on tokenized fields

java.lang.RuntimeException: there are more terms than documents in field "XX", but it's impossible to sort on tokenized fields
 出现这种错误是在compass或者lucene 进行排序的时候 没有对排序字段 加上 index = Index.NOT_ANALYZED

 

 

### Shift Tokenization 技术概述 Shift tokenization 是一种用于优化 Transformer 模型输入表示的技术,其核心目标在于减少冗余信息并提高模型效率。通过对序列中的 tokens 进行位移操作,可以重新排列数据结构以更好地适应特定任务的需求。 在实际实现中,shift tokenization 可以通过以下方式完成: #### 1. 序列重组 为了提升计算效率,可以通过移动部分 tokens 来改变原始序列的顺序。这种技术通常应用于视频或图像处理领域,其中连续帧之间的依赖关系较强[^3]。例如,在 NaViT 中采用了一种简单贪婪算法来压缩 tokens 并最小化填充比例,这种方法能够显著降低内存消耗和推理延迟。 ```python def shift_tokens(tokens, max_length): """ 对tokens列表执行左移操作 参数: tokens (list): 输入token序列 max_length (int): 输出序列的最大长度 返回: list: 已经经过shift后的token序列 """ shifted_tokens = [] current_sequence = [] total_length = sum(len(t) for t in tokens) while len(shifted_tokens) * max_length < total_length: sequence_chunk = [] for i, seq in enumerate(tokens): remaining_space = max_length - len(sequence_chunk) if len(seq) <= remaining_space: sequence_chunk.extend(seq[:remaining_space]) # 如果当前子序列已经完全加入,则删除它 if not seq[remaining_space:]: del tokens[i] # 将构建好的chunk追加到最终结果集中 shifted_tokens.append(sequence_chunk + ['<pad>']*(max_length-len(sequence_chunk))) return shifted_tokens ``` 上述代码展示了如何基于最大允许长度 `max_length` 对一组 tokens 执行 shift 操作。该函数尝试尽可能多地填满每一个输出序列片段,从而减少了不必要的 `<pad>` 符号数量。 #### 2. 跨模态注意力机制下的应用 当涉及到多模态学习时(比如结合视觉特征与文本描述),可以在不同 modality 的 embedding 表达间引入交叉注意层[^2]。此时如果单独考虑每类 feature map 上下文中可能存在的偏置问题,则需进一步设计专门针对这些场景定制化的 shifting strategy。 具体来说就是让某些 key-value pairs 更靠近 query position 或者反之亦然;另外还可以利用相对位置编码代替绝对坐标索引来缓解因 shifts 导致的信息丢失风险。 --- ###
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