Публикации по теме 'question-answering'


Создание REST API для ответов на вопросы с помощью Haystack
HAYSTACK REST API Создание REST API для ответов на вопросы с помощью Haystack Многие из наших руководств посвящены использованию привязок Haystack Python к Python. Но если вы создаете веб-приложения или мобильные приложения с компонентом ответов на вопросы (QA), предпочтительным решением является создание REST API на базе Haystack под капотом. Вот несколько распространенных случаев использования: Функции ответа на вопросы на вашем веб-сайте или в вашем мобильном приложении, в том..
Простая основа для визуальных ответов на вопросы: краткий обзор
С ростом популярности недавних чат-ботов (ChatGPT, Bard и т. д.) и других реализаций ИИ внимание обращается на область исследований мультимодального машинного обучения, где эти модели кажутся самым сильным кандидатом на искусственный интеллект человеческого уровня. Как отмечает Айшвария Агравал и др. чтобы достичь более сложных алгоритмов, идеальная задача должна требовать мультимодальных знаний за пределами одной подобласти (например, резюме) и иметь четко определенную..
Проблемы, возникающие при внедрении модели QANet и ее решений.
Привет всем моим энтузиастам глубокого обучения. Недавно я реализовал модель QANet для системы Q / A с использованием набора данных SQuAD. И столкнулся со многими проблемами при реализации того же самого. Я не буду объяснять, как я реализовал эту модель. Но я проведу вас через шаги, которые я выполнил для решения проблем и оптимизации модели. Основная причина для объяснения самого процесса оптимизации заключается в приведенных ниже причинах. 1. Было доступно много материалов..
Понимание системы поиска плотных проходов (DPR)
Прохождение исследовательской работы В этом блоге мы углубимся в статью Поиск плотных проходов для ответов на открытые вопросы . Мы постараемся понять теоретический аспект этого, а также построим собственную модель DPR на основе BERT. Системы ответов на вопросы с открытым доменом в значительной степени полагаются на эффективные методы поиска отрывков. Этот шаг помогает выбрать релевантные контексты-кандидаты для ответа на любой вопрос. Системы ответов на вопросы с открытым..
Доступна бета-версия Haystack Hub
Нейронные ответы на вопросы в масштабе Мы очень рады объявить о начале бета-тестирования Haystack Hub . Узнайте первым, что может сделать для вас функция Neural Question Answering at Scale! В течение последнего года мы разрабатывали Haystack , нашу платформу с открытым исходным кодом для создания сквозных систем ответа на вопросы (QA) для больших коллекций документов. Последние достижения в области НЛП позволили нам применить QA в реальных условиях, и Haystack призван служить мостом..
LlamaIndex и Weaviate
Соавторы: Джерри Лю (соучредитель/генеральный директор LlamaIndex) Эрика Карденас (защитник разработчиков, Weaviate) В то время как большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4, обладают впечатляющими возможностями генерации и рассуждений, они имеют ограничения с точки зрения их способности получать доступ и извлекать определенные факты, цифры или контекстно-зависимую информацию. Популярным решением этой проблемы является создание системы извлечения дополненной генерации..
Резюме статьи: «Генерация с расширенным поиском для наукоемких задач НЛП»
1. Название: «Генерация дополненной извлечения для наукоемких задач НЛП» Авторы: «Патрик Льюис, Итан Перес, Александра Пиктус, Фабио Петрони, Владимир Карпухин, Наман Гоял, Генрих Кюттлер, Майк Льюис, Вен-тау Йи, Тим Рокташель, Себастьян Ридель, Доуве Киела» PDF: «https://arxiv.org/pdf/2005.11401.pdf » 2. Задача: В этом исследовании исследуется задача генерации естественного языка. Основное внимание уделяется универсальной стратегии тонкой настройки для моделей «генерации с..