У нас вы можете посмотреть бесплатно How to Improve LLMs with RAG (Overview + Python Code) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Get exclusive access to AI resources and project ideas: https://the-data-entrepreneurs.kit.co... In this video, I give a beginner-friendly introduction to retrieval augmented generation (RAG) and show how to use it to improve a fine-tuned model from a previous video in this LLM series. ▶️ Series Playlist: • Large Language Models (LLMs) 🎥 Fine-tuning with QLoRA: • QLoRA—How to Fine-tune an LLM on a Si... 📰 Read more: https://medium.com/towards-data-scien... 💻 Colab: https://colab.research.google.com/dri... 💻 GitHub: https://github.com/ShawhinT/YouTube-B... 🤗 Model: https://huggingface.co/shawhin/shawgp... References [1] https://github.com/openai/openai-cook... [2] • LlamaIndex Webinar: Building LLM Apps... [3] https://docs.llamaindex.ai/en/stable/... [4] • LlamaIndex Webinar: Make RAG Producti... -- Homepage: https://www.shawhintalebi.com/ Book a call: https://calendly.com/shawhintalebi Intro - 0:00 Background - 0:53 2 Limitations - 1:45 What is RAG? - 2:51 How RAG works - 5:03 Text Embeddings + Retrieval - 5:35 Creating Knowledge Base - 7:37 Example Code: Improving YouTube Comment Responder with RAG - 9:34 What's next? - 20:58