AI_ML

Умный поиск на основе контекста с использованием больших языковых моделей Llama 2 В результате выполнения всех шагов, описанных в предоставленном тексте, мы получим следующий функционал: Будет разработана система извлечения информации из PDF-документов на основе модели языка Lama 2 и библиотеки Lama Index. Система позволит загружать произвольное количество PDF-документов и извлекать текстовую информацию из них. На основе извлеченных текстов будут созданы векторные представления с помощью модуля встроенных представлений (embedding) из библиотеки Langchain. Эти представления текстов будут использованы для создания поисковых индексов. Индексы затем преобразуются в поисковый движок, к которому можно обращаться с запросами.Модель Lama 2 будет использоваться для генерации ответов на поставленные запросы к этому движку. Ответы будут создаваться на основе информации, извлеченной из загруженных PDF-документов. Таким образом, в итоге мы получим работающую систему извлечения релевантной информации из PDF в виде текстовых ответов на запросы пользователя. При этом система будет использовать мощь обученной модели языка Lama 2. boosty.to/...ink

Как эффективно тонко настроить языковую модель для финансов? Используй современные методы вроде LoRA и PEFT. Позволяют быстро адаптировать модель при сохранении конфиденциальности данных. Пример на Mistral 7B в Colab boosty.to/...ink

boosty.to/...ink Узнайте, как легко настроить новейшую языковую модель Mistral 7B на CPU или GPU с помощью квантования GGUF и GPTQ. Проверьте разницу в скорости на примере творческих и других задач. Используйте бесплатный Google Colab для тестирования.

boosty.to/...ink Private GPT: Тонкая настройка LLM на корпоративных данных