Русские видео

Сейчас в тренде

Иностранные видео


Скачать с ютуб Open Source Generative AI in Question-Answering (NLP) using Python в хорошем качестве

Open Source Generative AI in Question-Answering (NLP) using Python 2 года назад



Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:

Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ru

Скачать бесплатно Open Source Generative AI in Question-Answering (NLP) using Python в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете посмотреть бесплатно Open Source Generative AI in Question-Answering (NLP) using Python или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Загрузить музыку / рингтон Open Source Generative AI in Question-Answering (NLP) using Python в формате MP3:

Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.

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



Open Source Generative AI in Question-Answering (NLP) using Python

Generative question-answering focuses on the generation of multi-sentence answers to open-ended questions. It usually works by searching massive document stores for relevant information and then using it to generate answers synthetically. This tutorial demonstrates how to build a question-answering system using generative AI. 🌲 Pinecone example: https://github.com/pinecone-io/exampl... 🤖 70% Discount on the NLP With Transformers in Python course: https://bit.ly/nlp-transformers 🎉 Subscribe for Article and Video Updates!   / subscribe     / membership   👾 Discord:   / discord   00:00 What is generative AI and Q&A? 01:02 Generative question-answering architecture 04:36 Getting code and prerequisites 05:06 Data preprocessing 07:41 Embedding and indexing text 13:50 BART text generation model 14:52 Querying with generative question-answering 17:45 Asking questions and getting results 21:29 Final notes

Comments