Найти в Дзене
Почему языковые модели дают неточные ответы, если они обучены на большом объеме данных? Языковые модели обучаются предсказывать наиболее вероятное продолжение текста на основе статистических закономерностей, а не на понимании фактической истинности информации. Они могут генерировать ответы, которые звучат правдоподобно и соответствуют формату запроса, даже если содержат фактические ошибки. Кроме того, для специализированных тем в обучающих данных может быть недостаточно материала, что приводит к неточностям в ответах по этим темам. Модель не может знать то, чему она не была обучена, или что редко встречалось в её обучающих данных. Больше информации о возможностях ИИ и оправданности/не оправданности хайпа вокруг него в нашей новой статье по ссылке.
8 месяцев назад
RAG vs CAG: какой подход расширения знаний нейросети подойдет именно вам?
Представьте, что вы создаете чат-бота для службы поддержки, и вам нужно загрузить в него с нуля специфические знания о работе конкретной компании. Или вы разрабатываете автоматизированную базу данных на основе ИИ для медицинской клиники, и нужно подружить нейронку с гигабайтами историй болезни. Как выстроить процесс? Конечно, на основе подходов RAG и CAG. RAG (Retrieval Augmented Generation) — метод, при котором нейросеть задействует поисковик по специально подготовленной базе данных, вычленяя необходимую для себя информацию в момент формирования ответа...
8 месяцев назад
Кстати, напоминаю, что у меня есть еще и второй канал! Там выходят видео на тему немецкого языка, а также общих методов изучения foreign language. Последний ролик посвящен тому, как учат языки в армии и спецслужбах (объясняю на примере Военного института иностранных языков в Монтеррее (США) и Французского иностранного легиона). Рекомендую подписаться!
2 года назад