Этот материал посвящён тому, как добавлять собственные данные в предварительно обученные LLM (Large Language Model, большая языковая модель) с применением подхода, основанного на промптах, который называется RAG (Retrieval‑Augmented Generation, генерация ответа с использованием…
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
Ученые часто вдохновляется нашими или животными биологическими структурами: CNN, MLP, Backprop, и для многих других исследований можно найти сходства в реальном мире. Недавно вышла статья, которая делает то же самое, но для RAG (Retrieval-Augmented Generation). В некотором роде, это недостающая современным LLM долгосрочная память. Это понятно, а причем тут неокортекст, гиппокамп и другие сложные слова? Давайте посмотрим. Читать далее
RAG (Retrieval Augmented Generation) - это популярный подход, объединяющий извлечение данных из баз и генерацию текста, позволяя моделям AI давать ответы на вопросы, основанные на информации, которую они не видели в процессе обучения. Важным этапом в развитии RAG является его эффективная оценка, и…