#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
Андроид Клавиатура в Системе.
Сделал некоторое исследование кодовой базы и обнаружил, что Узбекская клава сделана хорошо и сделал по аналогии Тувинскую клаву.
Мне подогнали сервер на 500GB и с хорошей оперативкой. Там собираю мини-приложение для клавиатуры с Тувинским языком – спасибо Vitaly Pronin.
Сложно в этом разбираться без нормальных гайдов или подсказок – много чего ломается, не сочетается.
Сделал несколько версий и они не работают на симуляторе. Сейчас идет сборка оптимальной версии для arm64. Много часов все это происходит и в итоге окажется, что чего-то не учел. Хорошо, что пока собирается, можно другими делами позаниматься.
Несколько недель пытаюсь в этом разобраться :)
Как будет успех, я сделаю гайд для всех. Будем вносить правки в Андроид ОС.
#android#keyboard
#FUTO#Keyboard Updates: The Swipe Dataset is Public!
https://peertube.futo.org/videos/watch/44d2e41a-307b-49ab-9a14-1e2e1eaa9a94
You can access the dataset here: https://huggingface.co/datasets/futo-org/swipe.futo.org
More info about FUTO Keyboard
https://t.me/Libreware/1299
You can learn more about FUTO here: https://futo.org