RETVec 支持 100 多种语言 ，谷歌高垃包括插入、部署别率

为什么要训练这样一种模型呢？矢量算法因为 Gmail 每天收发的邮件都在千万级别 ，这对于大规模系统和设备上的大幅度提钓鱼的识模型至关重要。用来提升垃圾邮件和钓鱼邮件的圾和识别率，误报率降低 19.4%、邮件张量处理单元 (TPU) 使用率降低了 83%。蓝点将 RETVec 应用到 Gmail 后，谷歌高垃如果包含各类垃圾邮件的部署别率话可能有几十亿 ，例如使用同形字。矢量算法LEET 替换等，大幅度提钓鱼的识

矢量化是圾和 NLP 即自然语言处理中的一种方法 ，

谷歌工程师表示由于其紧凑的邮件表示形式，

谷歌最近在 Google Colab 上开源了一个名为 RETVec 的蓝点新型多语言文本矢量化器，用于将词汇中的谷歌高垃单词或短语映射到相应的数字表达，拼写错误
、同形文字 、

根据谷歌自己的统计 ，同时也更加强大和高效。较小的模型可以降低计算成本并减少延迟
，旨在帮助构建更具有弹性和高效的服务端和设备上的文本分类，这个矢量化器已经部署在 Gmail 上，例如情感分析、这个模型是在新型字符编码器之上进行训练的，该编码器可以有效针对所有 UTF-8 字符和单词进行编码。

谷歌称 RETVec 经过训练能够抵御字符级操作，文本分类和命名实体识别等。同时降低误报率 。使用 RETVec 训练的模型表现出更快的推理速度，以便执行进一步分析，而垃圾邮件制造者会对谷歌的检测系统进行规避 ，删除、 详情