Сравнение RAG и fine-tuning для обогащения контекста LLM
Для внедрения специфичных данных в LLM используются два подхода: fine-tuning и RAG. Первый требует финансовых затрат на дообучение нейросети, а второй переносит расходы на увеличение размера контекста в запросе. RAG выбирают за его переносимость и независимость от способа размещения модели.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Опыт генерации музыки и звуков для игры с помощью ИИ на домашней видеокарте
Разработчик протестировал генерацию аудио для игры на видеокарте RTX 5060 Ti с 16 ГБ памяти. Для создания вступительной песни использовались референс и собственный текст, а для фоновой музыки потребовалось дообучение модели ACE-Step. В материале представлены параметры процесса, затраченное время и примеры звуков.
Опыт создания эталонного датасета для оценки работы ИИ-агентов
Разработчики создали эталонный датасет из 5000 диалогов для улучшения и масштабирования пилотного MVP агентов. В процессе команда столкнулась со сложностями ручной разметки и неоднозначной трактовкой технического задания разметчиками. Автор делится практическим опытом и проблемами подготовки данных для тестирования моделей.
Опыт интеграции OpenSpec в процессы разработки с coding-агентами
Разработчик поделился практическим опытом перехода на методологию SDD и внедрения инструмента OpenSpec по требованию компании. В статье рассматривается, как интегрировать OpenSpec в существующий рабочий процесс с AI-агентами без потери эффективности уже настроенных инструментов.
Демократы в США планируют усилить контроль над ИИ в случае победы на выборах
Демократическая партия США рассчитывает вернуть контроль над палатами Конгресса на выборах в ноябре. В случае успеха к ним перейдет руководство комитетами, что позволит сформировать политику и подход к регулированию искусственного интеллекта.