NEW DataGemma-27B LLM Uncover the Truth: RIG + RAG

Автор: Discover AI

Загружено: 2024-09-12

Просмотров: 3585

Описание: GoogleDeepMind just released 2 new Gemma2 fine-tuned optimized models only for access to their global Data Commons (DC) database and knowledge graph. New DataGemma 2 27B IT RIG and DataGemma 2 27B IT RAG models.

DataGemma is a series of fine-tuned Gemma 2 models used to help LLMs access and incorporate reliable public statistical data from Data Commons into their responses.

All right with authors:
DataGemma: Using real-world data to address AI hallucinations
https://blog.google/technology/ai/goo...

2 new Google COLAB Notebooks:
https://colab.research.google.com/git...
https://colab.research.google.com/git...

On HuggingFace
https://huggingface.co/google/datagem...

00:00 Data Gemma 27B RIG and RAG models
00:33 Data Commons Knowledge Graph
02:39 Technical paper by Google
02:56 DataGemma 27B RIG explained
04:05 DataGemma 27B RAG explained
07:42 COLAB NB of RIG and RAG (complete code)

#airesearch
#google
#ai

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

NEW DataGemma-27B LLM Uncover the Truth: RIG + RAG

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

No more Fine-Tuning: Unsupervised ICL+

No more Fine-Tuning: Unsupervised ICL+

RAG vs. CAG: Solving Knowledge Gaps in AI Models

RAG vs. CAG: Solving Knowledge Gaps in AI Models

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

LightRAG: более эффективное решение, чем GraphRAG для систем RAG?

LightRAG: более эффективное решение, чем GraphRAG для систем RAG?

Разработка с помощью Gemini 3, AI Studio, Antigravity и Nano Banana | Подкаст Agent Factory

Разработка с помощью Gemini 3, AI Studio, Antigravity и Nano Banana | Подкаст Agent Factory

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

RAG vs. Fine Tuning

RAG vs. Fine Tuning

Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ

Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ

Все стратегии RAG объясняются за 13 минут (без лишних слов)

Все стратегии RAG объясняются за 13 минут (без лишних слов)

12-факторные агенты: модели надежных приложений LLM — Декс Хорти, HumanLayer

12-факторные агенты: модели надежных приложений LLM — Декс Хорти, HumanLayer

Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ

Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ

Экспресс-курс RAG для начинающих

Экспресс-курс RAG для начинающих

Концептуальное руководство: Архитектуры мультиагентных систем

Концептуальное руководство: Архитектуры мультиагентных систем

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

Building a RAG System With Google Gemma, Hugging Face and MongoDB

Building a RAG System With Google Gemma, Hugging Face and MongoDB

Getting started with Gemini on Vertex AI

Getting started with Gemini on Vertex AI

HippoRAG - Revolutionizing AI Retrieval with a 20-Year-Old Algorithm!

HippoRAG - Revolutionizing AI Retrieval with a 20-Year-Old Algorithm!

Instruction Fine-Tuning and In-Context Learning of LLM (w/ Symbols)

Instruction Fine-Tuning and In-Context Learning of LLM (w/ Symbols)

Graph RAG с Ollama — экономьте $$$ с местными LLM

Graph RAG с Ollama — экономьте $$$ с местными LLM

Graph RAG: Улучшение RAG с помощью графов знаний

Graph RAG: Улучшение RAG с помощью графов знаний