Какие существуют методы оптимизации вычисления косинусного сходства в больших данных?

Некоторые методы оптимизации вычисления косинусного сходства в больших данных:

• Обработка по частям. sky.pro Данные разделяют на блоки и обрабатывают каждый блок отдельно. sky.pro
• Распределённые вычисления. sky.pro Для параллельных расчётов на кластере используют фреймворки, например Dask или PySpark. sky.pro
• GPU-ускорение. sky.pro Для расчётов на GPU применяют CUDA, этот подход поддерживают FAISS и CuPy. sky.pro
• Предварительная фильтрация. sky.pro Из данных исключают заведомо непохожие векторы перед детальным расчётом. sky.pro
• Локально-чувствительное хеширование (LSH). sky.pro Это техника для быстрого приближённого поиска. sky.pro
• Преобразование текста в векторное представление. cyberleninka.ru Для этого используют, например, Word2vec или TF-IDF. cyberleninka.ru
• Создание эмбеддингов с помощью моделей-трансформеров. habr.com В этом случае каждое предложение превращается в числовой вектор, при этом числа отражают взаимодействие слов друг с другом. habr.com