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
Спекулятивное декодирование обещает ускорение до 6.5 раза: маленькая черновая модель набрасывает несколько токенов вперёд, большая проверяет их за один свой проход, а текст на выходе получается тот же самый. Я воспроизвёл EAGLE-3 на бесплатной Kaggle T4 и получил разброс от 2.6 раза на…
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…