ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

#235

Автор: Data Science Gems

Загружено: 2025-01-05

Просмотров: 668

Описание: Neural information retrieval (IR) has greatly advanced search and other knowledge-intensive language tasks. While many neural IR methods encode queries and documents into single-vector representations, late interaction models produce multi-vector representations at the granularity of each token and decompose relevance modeling into scalable token-level computations. This decomposition has been shown to make late interaction more effective, but it inflates the space footprint of these models by an order of magnitude. ColBERTv2 has a retriever that couples an aggressive residual compression mechanism with a denoised supervision strategy to simultaneously improve the quality and space footprint of late interaction. ColBERTv2 is evaluated across a wide range of benchmarks, establishing state-of-the-art quality within and outside the training domain while reducing the space footprint of late interaction models by 6–10×.

In this video, I talk about the following: How does multi-vector retrieval work with maxSim? Modeling and Indexing in ColBERTv2. Representation computation and Retrieval in ColBERTv2. MS MARCO, BEIR and LoTTE datasets. How does ColBERTv2 perform?

For more details, please look at https://arxiv.org/pdf/2112.01488

Santhanam, Keshav, Omar Khattab, Jon Saad-Falcon, Christopher Potts, and Matei Zaharia. "ColBERTv2: Effective and Efficient Retrieval via Lightweight Late Interaction." In Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, pp. 3715-3734. 2022.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
#235

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

#236 PLAID: An efficient engine for late interaction retrieval

#236 PLAID: An efficient engine for late interaction retrieval

Supercharge Your RAG with Contextualized Late Interactions

Supercharge Your RAG with Contextualized Late Interactions

Ep. 8 — ColBERT + ColBERTv2: late interaction at a reasonable inference cost

Ep. 8 — ColBERT + ColBERTv2: late interaction at a reasonable inference cost

#247 Rho-1: Not All Tokens Are What You Need for Pretraining

#247 Rho-1: Not All Tokens Are What You Need for Pretraining

Почему RAG терпит неудачу — как CLaRa устраняет свой главный недостаток

Почему RAG терпит неудачу — как CLaRa устраняет свой главный недостаток

NLP Series IV: Sparse Retrieval Embeddings, Splade. Algorithm and code read.

NLP Series IV: Sparse Retrieval Embeddings, Splade. Algorithm and code read.

Generative Retrieval as Multi-Vector Dense Retrieval - Shiguang Wu

Generative Retrieval as Multi-Vector Dense Retrieval - Shiguang Wu

Beyond Single Vectors: Multi-Vector Search for Enhanced... - Praveen Mohan Prasad & Gene Alpert

Beyond Single Vectors: Multi-Vector Search for Enhanced... - Praveen Mohan Prasad & Gene Alpert

#295 Ограниченное внимание к студентам магистратуры

#295 Ограниченное внимание к студентам магистратуры

#234 MatFormer: Nested Transformer for Elastic Inference

#234 MatFormer: Nested Transformer for Elastic Inference

#303 Тренировка во время тестирования

#303 Тренировка во время тестирования

Как я автоматизировал NotebookLM с помощью Claude Code и Telegram

Как я автоматизировал NotebookLM с помощью Claude Code и Telegram

Stanford XCS224U: NLU I Information Retrieval, Part 4: Neural IR I Spring 2023

Stanford XCS224U: NLU I Information Retrieval, Part 4: Neural IR I Spring 2023

Beyond Dense Embeddings: Exploring Colbert, SPLADE, & Advanced Retrieval Techniques | Office Hours

Beyond Dense Embeddings: Exploring Colbert, SPLADE, & Advanced Retrieval Techniques | Office Hours

Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]

Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]

ChatGPT in a kids robot does exactly what experts warned.

ChatGPT in a kids robot does exactly what experts warned.

Экспресс-курс RAG для начинающих

Экспресс-курс RAG для начинающих

Automated Prompt Engineering with DSPy

Automated Prompt Engineering with DSPy

RAGatouille/ColBERT Indexing Deep Dive

RAGatouille/ColBERT Indexing Deep Dive

RAG From Scratch: Часть 14 (ColBERT)

RAG From Scratch: Часть 14 (ColBERT)

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]