Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через ClipSave.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно LlamaIndex Webinar: Retrieval-Augmented Fine-Tuning (RAFT) 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 savevideohd.ru
RAFT - Retrieval Augmented Fine Tuning 🔥 Retrieval-Augmented Fine-Tuning (RAFT) is a new technique to fine-tune pre-trained LLMs for specific domain RAG settings. Conventional RAG is like an open-book exam, retrieving documents from an index to provide context for answering queries. This makes it more effective than the closed-book exam setting where LLMs rely solely on their pre-training and fine-tuning to respond to prompts, but doesn't allow the LLM to learn the domain beforehand. In this webinar we feature Tianjun Zhang and Shishir Patil, the two lead co-authors of RAFT. They present an overview of RAFT and also engage in a discussion on fine-tuning and RAG. RAFT blog: https://gorilla.cs.berkeley.edu/blogs... *Extra* Thanks to Ravi, you can now generate a dataset for RAFT using our RAFTDatasetPack: https://llamahub.ai/l/llama-packs/lla... Notebook: https://github.com/run-llama/llama_in... Timeline: 00:00-26:48 RAFT Presentation 26:48-28:50 Short LlamaIndex + RAFT Demo 28:50 Q&A