Помимо ChatGPT и многочисленных конкурентов в облаке с веб-мордами и/или API, существует огромная экосистема для запуска LLM на собственном железе. На Huggingface на любой бюджет найдется модель для скачивания, которая влезет в видеопамять (или в RAM, можно и на CPU запускать, если пользователь
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
Никогда не используйте MySQL, всегда используйте PostgreSQLИ вот почему, по результатам нагрузочного тестирования:PostgreSQL в два раза меньше потребляет ресурса CPU, PostgreSQL в два раза меньше потребляет ресурса RAM, PostgreSQL в полтора раза меньше потребляет ресурса HDD (storage), PostgreSQL в три раза…
Проблемы качества базы данных LLM[1] и необучаемости LLM в силу ограничения размеров контекстного окна сводятся к одной проблеме никак с LLM не связанной – оценке доверия к публикациям и их авторам вообще. Вторая проблема – LLM не умеет решать простые логические задачи легко решаемые