糖心vlog官网观看

Lernen Sie, wie man multimodale Such- und RAG-Systeme aufbaut. RAG-Systeme erweitern ein LLM, indem sie eigene Daten in den Kontext der Eingabeaufforderung einbeziehen. Normalerweise verwenden RAG-Anwendungen Textdokumente, aber was ist, wenn der gew眉nschte Kontext Multimedia wie Bilder, Audio und Video enth盲lt? Dieser Kurs behandelt die technischen Aspekte der Implementierung von RAG mit multimodalen Daten, um dies zu erreichen. 1. Lernen Sie, wie multimodale Modelle durch kontrastives Lernen trainiert werden und implementieren Sie es auf einem realen Datensatz. 2. Aufbau einer multimodalen Any-to-Any-Suche, um relevanten Kontext 眉ber verschiedene Datentypen hinweg zu finden. 3. Lernen Sie, wie LLMs trainiert werden, um multimodale Daten durch visuelles Instruktionstuning zu verstehen, und wenden Sie sie auf mehrere Beispiele 蹿眉谤 Bildschl眉sse an. 4. Implementierung eines multimodalen End-to-End-RAG-Systems, das den abgerufenen multimodalen Kontext analysiert, um aufschlussreiche Antworten zu generieren. 5. Erforschung von Industrieanwendungen wie die visuelle Analyse von Rechnungen und Flussdiagrammen zur Ausgabe strukturierter Daten. 6. Erstellen eines multivektoralen Empfehlungssystems, das relevante Artikel vorschl盲gt, indem es ihre 脛hnlichkeiten 眉ber mehrere Modalit盲ten hinweg vergleicht. AS Da KI-Systeme zunehmend mehrere Datenmodalit盲ten verarbeiten und schlussfolgern m眉ssen, ist das Erlernen des Aufbaus solcher Systeme eine wichtige F盲higkeit 蹿眉谤 KI-Entwickler. Dieser Kurs vermittelt Ihnen die Schl眉sselkompetenzen zum Einbetten, Abrufen und Generieren 眉ber verschiedene Modalit盲ten hinweg. Durch den Erwerb einer soliden Grundlage in multimodaler KI werden Sie darauf vorbereitet, intelligentere Such-, RAG- und Empfehlungssysteme zu entwickeln.