Цель данной статьи — простым языком объяснить ключевые технологии, необходимые для начала разработки приложений на основе LLM. Oна подойдёт как и разработчикам, так и специалистам по машинному обучению, у которых есть базовое понимание концепций и желание заглянуть поглубже. Также я прикрепил множество полезных ссылок для дальнейшего изучения. Давайте начинать! Читать далее
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
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
Слово «фронтенд» в последнее время нередко встречается не только в интернете, но и в обычной светской беседе. Вот только многие еще не понимают до конца, кем же является фронтенд-разработчик, какие функциональные обязанности он исполняет. Да и само слово «фронтенд» выглядит загадочно. По этой причине грамотные руководители компании часто принимают решение относительно новой услуги, заказывая ее […] Сообщение Аутстаффинг фронтэнд разработки: все, что нужно знать появились сначала на Androha.ru.