#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
Я тебя вижу)
Часто заглядываю в профили комментаторов — интересно, чем они занимаются, может, у кого блог найдётся.
Наткнулся на канал Никиты: у него пост про диктора, который оказался совсем не тем, кем кажется (да тут про Ии) и он показался мне интересным. Там и про интересные трансформации рынка и про смекалистость людей) Подробности читай тут, чтобы не пересказывать и не красть контент у своих же. Канал небольшой, но с потенциалом. Зацени.
А ещё, чувак работает в digital-продакшене (Режиссер монтажа, моушен-дизайнер и переводчик). Если ты заказчик — тоже welcome, вдруг сойдётесь.
Пост про диктора
Сам Никита
😂 А если Никита это читает — пости чаще и не сдавайся! Ветер поднялся, пора грести!
#subs| AcidCrunch