Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

How to build a Q&A Reader Model in Python (Open-domain QA)

Автор: James Briggs

Загружено: 2022-01-18

Просмотров: 3009

Описание:

🎁 Free NLP for Semantic Search Course:
https://www.pinecone.io/learn/nlp

Open-domain question-answering (ODQA) is a wildly popular pipeline of databases and language models that allow us to ask a machine human-like questions and return comprehensible and even intelligent answers.

Despite the outward guise of simplicity, ODQA requires a reasonably advanced set of components placed together to enable the extractive Q&A functionality.

We call this extractive Q&A because the models are not generating an answer. Instead, the answer already exists but is hidden somewhere within potentially thousands, millions, or even more data sources.

By enabling extractive Q&A, we enable a more intelligent and efficient way to retrieve information from what can be massive stores of data.

🌲 Pinecone article:
https://www.pinecone.io/learn/reader-...

🤖 70% Discount on the NLP With Transformers in Python course:
https://bit.ly/3DFvvY5

🎉 Subscribe for Article and Video Updates!
  / subscribe  
  / membership  

👾 Discord:
  / discord  

00:00 Intro
00:13 ODQA Components
03:09 Data Preprocessing
22:35 Fine-tuning

How to build a Q&A Reader Model in Python (Open-domain QA)

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Train Sentence Transformers by Generating Queries (GenQ)

Train Sentence Transformers by Generating Queries (GenQ)

Декораторы Python — наглядное объяснение

Декораторы Python — наглядное объяснение

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

LangChain v0.3 — Getting Started

LangChain v0.3 — Getting Started

Intro to Dense Vectors for NLP and Vision

Intro to Dense Vectors for NLP and Vision

Твоя ПЕРВАЯ НЕЙРОСЕТЬ на Python с нуля! | За 10 минут :3

Твоя ПЕРВАЯ НЕЙРОСЕТЬ на Python с нуля! | За 10 минут :3

Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM

Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM

Что такое СПИН? спин 1/2 и 3/2

Что такое СПИН? спин 1/2 и 3/2

Генеративный ИИ с открытым исходным кодом в вопросно-ответном подходе (NLP) с использованием Python

Генеративный ИИ с открытым исходным кодом в вопросно-ответном подходе (NLP) с использованием Python

Is GPL the Future of Sentence Transformers? | Generative Pseudo-Labeling Deep Dive

Is GPL the Future of Sentence Transformers? | Generative Pseudo-Labeling Deep Dive

L-9 Build a Q&A App with RAG, LangChain, and Open-Source LLMs | Step-by-Step Guide

L-9 Build a Q&A App with RAG, LangChain, and Open-Source LLMs | Step-by-Step Guide

How to Build Custom Q&A Transformer Models in Python

How to Build Custom Q&A Transformer Models in Python

Преломление и «замедление» света | По мотивам лекции Ричарда Фейнмана

Преломление и «замедление» света | По мотивам лекции Ричарда Фейнмана

Исследовательский анализ данных с помощью Pandas Python

Исследовательский анализ данных с помощью Pandas Python

Cursor AI: полный гайд по вайб-кодингу (настройки, фишки, rules, MCP)

Cursor AI: полный гайд по вайб-кодингу (настройки, фишки, rules, MCP)

Как создавать наборы данных для тонкой настройки из нескольких источников! Улучшение тонкой настр...

Как создавать наборы данных для тонкой настройки из нескольких источников! Улучшение тонкой настр...

How to Build Q&A Models in Python (Transformers)

How to Build Q&A Models in Python (Transformers)

Почему простые числа образуют эти спирали? | Теорема Дирихле и пи-аппроксимации

Почему простые числа образуют эти спирали? | Теорема Дирихле и пи-аппроксимации

Chrome, Firefox, Vivaldi или Brave? Сравниваем безопасность и конфиденциальность браузеров

Chrome, Firefox, Vivaldi или Brave? Сравниваем безопасность и конфиденциальность браузеров

Excel против Power BI против SQL против Python | Сравнение на фондовом рынке

Excel против Power BI против SQL против Python | Сравнение на фондовом рынке

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com