У нас вы можете посмотреть бесплатно Fine-Tuning Text Embeddings For Domain-specific Search (w/ Python) или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, 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... 🧑🎓 Learn AI in 6 weeks by building it: https://maven.com/shaw-talebi/ai-buil... -- In this video, I walk through how to fine-tune a text embedding model for domain adaptation using the Sentence Transfomers Python library. Resources: 📰 Blog: https://shawhin.medium.com/fine-tunin... 💻 GitHub Repo: https://github.com/ShawhinT/YouTube-B... 🤗 Model: https://huggingface.co/shawhin/distil... 💿 Dataset: https://huggingface.co/datasets/shawh... References: [1] • How to Improve LLMs with RAG (Overvie... [2] • Text Embeddings, Classification, and ... [3] • Fine-Tuning BERT for Text Classificat... [4] https://sbert.net/docs/sentence_trans... [5] https://sbert.net/docs/sentence_trans... [6] https://sbert.net/docs/sentence_trans... [7] https://sbert.net/docs/package_refere... -- Homepage: https://www.shawhintalebi.com Intro - 0:00 RAG - 0:48 Problem with Vector Search - 2:25 Fine-tuning - 3:49 Why fine-tune? - 4:43 5 Steps for Fine-tuning Embeddings - 6:23 Example: Fine-tuning Embeddings on AI Jobs - 6:55 Step 1: Gather Positive (and Negative) Pairs - 7:53 Step 2: Pick a Pre-trained Model - 12:50 Step 3: Pick a Loss Function - 14:18 Step 4: Fine-tune the Model - 15:57 Step 5: Evaluate the Model - 18:00 What's Next? - 19:13