aimagelab/ReT-2
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यूनिवर्सल मल्टीमॉडल रिट्रीवल के लिए रिकरेंस और ट्रांसफॉर्मर का एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर।
ReT-2 मल्टीमॉडल रिट्रीवल में एक महत्वपूर्ण आर्किटेक्चरल बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। यह रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क की दीर्घकालिक निर्भरता को संभालने की क्षमता को ट्रांसफॉर्मर की समानांतर प्रसंस्करण और प्रतिनिधित्व शक्ति के साथ प्रभावी ढंग से जोड़ता है। यह हाइब्रिड दृष्टिकोण विशेष रूप से उन परिदृश्यों में मानक ट्रांसफॉर्मर-ओनली मॉडल की सीमाओं को संबोधित करता है जहाँ विभिन्न तौर-तरीकों (modalities) में कुशल अनुक्रमिक संदर्भ प्रबंधन की आवश्यकता होती है। यह ढांचा यूनिवर्सल रिट्रीवल के लिए अनुकूलित है, जिसका अर्थ है कि इसे NLP, कंप्यूटर विजन और क्रॉस-मॉडल सर्च जैसे विभिन्न डोमेन में लागू किया जा सकता है। तकनीकी नवाचारों में एक परिष्कृत एकीकरण परत शामिल है जो रिकरेंट स्टेट्स को ट्रांसफॉर्मर अटेंशन हेड्स को सूचित करने की अनुमति देती है, जिससे अधिक संदर्भ-जागरूक एम्बेडिंग प्राप्त होती है। यह ReT-2 को Retrieval-Augmented Generation (RAG) पाइपलाइनों के लिए विशेष रूप से प्रभावी बनाता है। रिपॉजिटरी एक पायथन-आधारित कार्यान्वयन प्रदान करती है, जो डेवलपर्स को रिट्रीवल सटीकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता में सुधार करने के लिए इस हाइब्रिड आर्किटेक्चर को एकीकृत करने में सक्षम बनाती है।
💡मुख्य बातें
- ├─हाइब्रिड RNN-ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर
- ├─यूनिवर्सल मल्टीमॉडल रिट्रीवल
- └─RAG पाइपलाइनों के लिए अनुकूलित
🎯के लिए
- ├─AI शोधकर्ता
- └─मशीन लर्निंग इंजीनियर