Локальная модель может уверенно отвечать на общие вопросы и так же уверенно ошибаться в вашем домене. В статье сравнили на одной задаче промпт с контекстом, RAG и дообучение методом QLoRA, замерили результат на 30 вопросах и разобрали, где каждый подход действительно полезен, а где создаёт новый класс проблем. Читать далее
Что такое дообучение LLM и зачем оно нужно?Дообучение больших языковых моделей (LLM) — это способ адаптировать их под свои задачи, сделать их умнее на своих данных и сэкономить ресурсы.Когда стоит дообучать, а когда хватит prompt engineering или RAG? Если задача уникальная или данных много — дообучай. Если задача простая — попробуй сначала промпты. 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
Генерация дополненного извлечения (RAG) стала самым популярным способом предоставления LLM дополнительного контекста для создания адаптированных выходных данных. Это отлично подходит для приложений LLM, таких как чат-боты или агенты ИИ, поскольку RAG предоставляет пользователям…