По ощущениям, на Хабре одна группа пользователей пользуется LLM локально, а другая - через внешние API. А третья еще не определилась, и у неё периодически возникают следующие вопросы:- Что будет, если запускать LLM на CPU вместо GPU? Сильно упадет скорость?- А как это от размера модели…
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
Как запускать LLM локально с LM Studio: Полное руководство 2026Запускайте большие языковые модели оффлайн на своём компьютере — без API-ключей, без облачных зависимостей, полная приватность Читать далее
Open source модель для генерации музыки, которая на бенчмарке SongEval обходит Suno v5. Работает локально от 4 ГБ VRAM, генерирует полный трек за 2 секунды на A100. Разбираю архитектуру LM + DiT: почему разделение планирования и синтеза даёт такой результат, что реально работает, а что авторы сами называют проблемами. Читать далее