Ученые часто вдохновляется нашими или животными биологическими структурами: CNN, MLP, Backprop, и для многих других исследований можно найти сходства в реальном мире. Недавно вышла статья, которая делает то же самое, но для RAG (Retrieval-Augmented Generation). В некотором роде, это недостающая современным LLM долгосрочная память. Это понятно, а причем тут неокортекст, гиппокамп и другие сложные слова? Давайте посмотрим. Читать далее
Фигурка Funko POP! Vinyl: Games: FNAF Pizza Sim: Mr. Hippo 32061 код 0889698320610 Вес 140 Ширина упаковки 120 Высота упаковки 90 Глубина упаковки 160 crossborder false Тип Игровая атрибутика ebsmstock false в наличии Цена: 1288...
Имея некоторый опыт в построении классических ML и CV-проектов, я решил разобраться в NLP (Natural Language Processing) и собрать свою RAG-систему без использования сторонних RAG-фреймворков (LangChain, LlamaIndex и т.п.). Моя цель - понять, как на самом деле работает RAG под капотом: от разбиения текста до генерации ответа. Проблема, которую решает RAG Готовые LLM модели имеют несколько недостатков: Читать далее
Системы дополненной генерации (RAG) были разработаны для улучшения качества ответа крупной языковой модели (LLM). Когда пользователь отправляет запрос, система RAG извлекает релевантную информацию из векторной базы данных и передает ее в LLM в качестве контекста. Затем LLM использует этот контекст для генерации ответа для пользователя. Этот процесс значительно улучшает качество ответов LLM с меньшим количеством «галлюцинаций». Читать далее