آموزش بهبود بازیابی اطلاعات با Fine-tuning در سیستمهای RAG - آخرین آپدیت
دانلود Improving Retrieval with RAG Fine-tuning
درک سیستمهای RAG و چالشهای آنها Understanding RAG Systems and Their Challenges
-
معماری RAG در عمل RAG Architecture in Practice
-
اشتباهات رایج در بنچمارک و معیارهای ارزیابی Benchmark Pitfalls and Evaluation Criteria
بهینهسازی و Fine-tuning اجزای کمبازده RAG Fine-tuning Underperforming RAG Components
-
بهینهسازی مدلهای Embedding Fine-tuning Embedding Models
-
بهبود مرتبط بودن نتایج با Rerankers Improving Relevance with Rerankers
-
تطبیق LLM: پرامپتینگ، SFT و RLHF LLM Adaptation: Prompting, SFT, RLHF
بهینهسازی تخصصی بازیابها برای دامنههای خاص Domain-specific Fine-tuning for Retrievers
-
روش RAFT و تطبیق دامنه (بخش اول) RAFT and Domain Adaptation (Part 1)
-
روش RAFT و تطبیق دامنه (بخش دوم) RAFT and Domain Adaptation (Part 2)
-
ساخت مجموعهداده برای Fine-tuning Dataset Creation for Fine-tuning
-
بهترین روشها برای ایجاد تعادل در سیستم Best Practices for Balancing the System
https://donyad.com/d/a6a646
Eduardo Freitas
ادواردو یک علاقه مند به فناوری ، معمار نرم افزار و طرفدار موفقیت مشتری است. او راه حل های دات نت سازمانی را طراحی کرده است که فرآیندهای مهم تجاری مانند راه حل های حساب های قابل پرداخت و Mailroom را برای انواع سازمان ها استخراج ، اعتبارسنجی و خودکار می کند. وی سیستم های تولید را برای نام های جهانی مانند کوکا کولا ، انل ، پیرلی ، فیات-کرایسلر ، زیراکس و بسیاری دیگر طراحی و پشتیبانی کرده است. او یک متخصص شناخته شده در بخش بازار مدیریت محتوای سازمانی است ، به طور خاص در ضبط و استخراج داده ها و اتوماسیون فرآیند اسناد تمرکز دارد. او یک سیستم پردازش فاکتور تأمین کننده برای Agfa طراحی کرد که 50٪ پردازش مستقیم (50٪ فاکتورهای استخراج شده از کاغذ ، تأیید و صادر شده به SAP بدون هیچ گونه اعتبار انسانی) را به دست آورد. او همچنین دوست دارد در مورد فن آوری های پیشرفته بنویسد. او عاشق کمک به موفقیت مشتریان است. در اوقات فراغت او از گذراندن وقت با خانواده و بیرون بودن لذت می برد. او عاشق دویدن و ورزش است.
نمایش نظرات