Cross-coder Reranker: как извлекать факты в RAG, не тратя впустую контекст LLM
Автор: LLMs Explained - Aggregate Intellect - AI.SCIENCE
Загружено: 2025-11-26
Просмотров: 60
В этом кратком и глубоком погружении мы объясняем, почему запихивание всей базы знаний в контекстное окно большой языковой модели часто приводит к обратным результатам. Мы обсудили феномен «потерянного посередине», почему внимание (а не память) делает контекст затратным, и как воронка поиска-дополненной генерации (RAG) решает эту проблему: предварительно вычисляем вложения + быструю косинусную фильтрацию, а затем применяем кросс-энкодерный реранжировщик для выбора лучших фактов.
Если вам нужны больше пошаговых инструкций и шаблонов кода для систем LLM в производственной среде, ставьте лайки и подписывайтесь — и задавайте вопросы в комментариях!
#RAG #RetrievalAugmentedGeneration #LLM #AI #MachineLearning #NLP #PromptEngineering #Embeddings #CrossEncoder #DataScience #DeepLearning
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
