#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
🇺🇸🇷🇺Власти США опубликовали схему управления российской Evil Corp — структуры, которая по их мнению, ответственна за распространение программ-вымогателей. Членов Evil Corp США, Великобритания и Австралия последовательно вносят в свои санкционные списки. Последнее такое обновление было 1 октября.
Одно из центральных фигур организации, по данным минфина США, вероятно, является Эдуард Бендерский - «бывший офицер спецназа ФСБ, ... бизнесмен и тесть лидера Evil Corp Максима Викторовича Якубца».
О Бендерском минфин США сообщил, что в 2019 году он использовал свои связи для содействия бизнес-сделке, в которой участвовали Якубец и Дмитрий Козак... В том же году Бендерский организовал встречу с Максимом и Грефом для обсуждения деловых контрактов».
#OFAC#Evil
Подписывайтесь на Sanctions Lists