#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
🚀 Hunyuan-Large-Vision: новая мощная мультимодальная модель от Tencent
🔹 MoE-архитектура — 389B параметров (52B активных) для оптимального баланса мощности и эффективности.
🔹 Лидер в рейтингах — 1256 баллов в LMArena Vision, #1 в Китае, на уровне GPT-4.5 и Claude-4-Sonnet.
🔹 Глубокое понимание — визуальное рассуждение, анализ видео и 3D-пространства, 79,5 баллов в среднем по бенчмарку OpenCompass.
📌 Модель дополняет линейку Hunyuan-TurboS-Vision и Hunyuan-T1-Vision, доступных через Tencent Cloud для задач в самых разных отраслях.
🟢Попробовать: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list?modelKey=VisionUnderstand
🟢Блог: https://vision.hunyuan.tencent.com
🟢API: https://cloud.tencent.com/document/product/1729/104753
@ai_machinelearning_big_data
#AI#Multimodal#MachineLearning#MoE#VisionAI#Tencent#Hunyuan#LLM#ComputerVision#3DVision
⚡️ HunyuanOCR: открытая OCR-модель, которая рвёт бенчмарки при размере всего 1B
Tencent выложила в open-source новую модель HunyuanOCR.
Это компактная, быстрая и полностью готовая end-to-end система для OCR, построенная на мультимодальной архитектуре Hunyuan.
Главное - при размере только 1 миллиард параметров она показывает результаты уровня крупных моделей и стоит в разы дешевле в запуске.
⚡ Топ по бенчмаркам
• 860 на OCRBench среди всех моделей до 3B
• 94.1 на OmniDocBench - лучший результат в задачах распознованяисложных документов
🌐 Что умеет HunyuanOCR
Модель закрывает практически все типы OCR задач
• текст на улицах, витринах, табличках
• рукописный текст и художественные шрифты
• сложные документы: таблицы, формулы, встроенный HTML и LaTeX
• субтитры в видео
• перевод текста на фото end-to-end сразу на 14 языков
Это не каскадный пайплайн, а единое решение
Один запрос и одно инференс-прогон дают готовый результат.
Это быстрее, надёжнее и удобнее, чем традиционные OCR-цепочки.
📌 Project Page
web: https://hunyuan.tencent.com/vision/zh?tabIndex=0
mobile: https://hunyuan.tencent.com/open_source_mobile?tab=vision&tabIndex=0
🔗GitHub
https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR
🤗 Hugging Face
https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR
📄 Technical Report
https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR/blob/main/HunyuanOCR_Technical_Report.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#HunyuanOCR#TencentAI#OCR#VisionAI#DeepLearning#Multimodal#AIModels#OpenSourceAI#ComputerVision#DocumentAI