))
Fine-Tuning LLaMA for Multi-Stage Text Retrieval
Manage episode 427553455 series 3474385
תוכן מסופק על ידי HackerNoon. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי HackerNoon או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/fine-tuning-llama-for-multi-stage-text-retrieval.
Discover how fine-tuning LLaMA models enhances text retrieval efficiency and accuracy
Check more stories related to tech-stories at: https://hackernoon.com/c/tech-stories. You can also check exclusive content about #llama, #llm-fine-tuning, #fine-tuning-llama, #multi-stage-text-retrieval, #rankllama, #bi-encoder-architecture, #transformer-architecture, #hackernoon-top-story, and more.
This story was written by: @textmodels. Learn more about this writer by checking @textmodels's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
This study explores enhancing text retrieval using state-of-the-art LLaMA models. Fine-tuned as RepLLaMA and RankLLaMA, these models achieve superior effectiveness for both passage and document retrieval, leveraging their ability to handle longer contexts and exhibiting strong zero-shot performance.
301 פרקים
שתפו
