#jupyter_notebook
Retrieval Augmented Generation (RAG) helps large language models (LLMs) answer questions using up-to-date or private information by connecting them to external data sources, unlike fine-tuning which retrains the model on specific data. RAG is useful when you need current, dynamic information without costly retraining, making it ideal for tasks like customer support or knowledge management. Fine-tuning is better for deep expertise in a specialized field but requires more data and effort. Using RAG lets you get accurate, relevant answers quickly by combining the model’s language skills with fresh, specific data, improving usefulness and reliability.
https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch
💠Dawn Internet Airdrop — Tokenomics Live🌟
🪂#Dawn Update - 3 ✅
🟢 Total Supply: 1 Billion Tokens
🟢Community Allocation: 25% reserved for Node Operators 🚀
Get ready to seize this opportunity and earn your share! 💰
🆕New User Join:https://t.me/CentralChanel/11658?single
#активности#DAWN
Апдейт по фармингу поинтов в Dawn
Проект запустил веб версию своего дашборда, в котором мы можем отслеживать свой прогресс по фарму поинтов. Для этого переходим по ссылке и логинимся.
Фарм поинтов будет разделён на эпохи со снепшотом каждую неделю. Не забывайте проверять время от времени своё расширение и, если слетела авторизация, заходить обратно, чтобы фарм продолжался.
Кто только начинает, разбираться с критовалютой и токеномикой. Возможность получить токены от новых проектов.
Недавно анонсированые эирдропы от указанных проектов.
#sahara#DAWN#Chainbase#sonic#linera#vessel