#jupyter_notebook#ai#llm#llms#multi_modal#openai#python#rag
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a technique that helps improve the accuracy of large language models by fetching relevant information from databases or documents. This approach ensures that the model's responses are based on up-to-date and accurate data, reducing errors and "hallucinations" where the model might provide false information. For users, RAG offers more reliable and trustworthy responses, allowing them to verify the sources used to generate those responses. This method also saves resources by avoiding the need to retrain models with new data.
https://github.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques
#Open Привіт, друзі!
Ми хочемо повідомити, що на нашому порталі з'явився новий збір Терміновий збір компресор для ГУР А0656, який потребує вашої підтримки. Традиційно, закликаємо вас підтримати збір фінансово або поширенням!
Кожна гривня має значення і наближає нас до ПЕРЕМОГИ! 💙💛
Для швидкого донату ділимось з вами посиланням на монобанку.
З повагою, команда HelpUA Foundation.
🔷Web🔶Facebook🔷Instagram🔶Telegram
Colossal-AI 是新加坡的 HPC-AI Tech 推出的开源深度学习框架,以高效著称。
For ChatGPT training based on a small model with 120 million parameters, a minimum of 1.62GB of GPU memory is required, which can be satisfied by any single consumer-level GPU.
https://www.hpc-ai.tech/blog/colossal-ai-chatgpt
#open#ml