Ссылки на источники — различия между версиями
Nsa (обсуждение | вклад) (→По поиску) |
Nsa (обсуждение | вклад) |
||
Строка 13: | Строка 13: | ||
* [https://cloudnetworks.ru/analitika/iskusstvennyj-intellekt-i-nejroseti-pomogut-raspoznat-bpla/ Искусственный интеллект и нейросети помогут распознать БПЛА] | * [https://cloudnetworks.ru/analitika/iskusstvennyj-intellekt-i-nejroseti-pomogut-raspoznat-bpla/ Искусственный интеллект и нейросети помогут распознать БПЛА] | ||
* [https://habr.com/ru/articles/838782/ Распознаем беспилотники малых размеров с помощью ИИ] | * [https://habr.com/ru/articles/838782/ Распознаем беспилотники малых размеров с помощью ИИ] | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | === Текст заголовка === | ||
+ | |||
+ | Большие языковые модели (LLM) могут использоваться в качестве продвинутой поисковой системы. Нейросеть способна ответить на множество запросов пользователя, предоставить ссылки на разнообразные материалы. 2 | ||
+ | |||
+ | Для увеличения точности и актуальности генерируемых ответов LLM интегрируют с технологией расширенной поисковой генерации (RAG). Она предполагает двухэтапный процесс: сначала выполняется поиск по ключевым словам из запроса пользователя для извлечения релевантной информации, затем полученные данные используются для генерации ответа с помощью LLM. 3 | ||
+ | |||
+ | Также для расширения возможностей LLM в качестве поисковой системы используют систему Retrieval-Augmented Generation (RAG). Она включает компоненты поиска (retriever) и генерации (generator): 4 | ||
+ | |||
+ | Компонент поиска отвечает за поиск и извлечение наиболее подходящей информации из внешних источников. Он анализирует запрос и находит фрагменты данных, которые могут быть полезны для точного ответа. 4 | ||
+ | Компонент генерации использует найденную информацию для создания ответа. В отличие от традиционных моделей, которые полагаются только на предобученные знания, этот компонент может включать актуальные и релевантные данные, улучшая качество ответа. 4 | ||
+ | Оценить ответ | ||
+ | 5 источников | ||
+ | just-ai.com https://just-ai.com/blog/bolshie-yazykovye-modeli-chto-eto-takoe-i-kak-oni-rabotayut | ||
+ | 1 | ||
+ | serverflow.ru https://serverflow.ru/blog/stati/bolshie-yazykovye-modeli-llm-prosto-o-slozhnykh-tekhnologiyakh/ | ||
+ | 2 | ||
+ | cyberleninka.ru https://cyberleninka.ru/article/n/uvelichenie-tochnosti-bolshih-yazykovyh-modeley-s-pomoschyu-rasshirennoy-poiskovoy-generatsii | ||
+ | 3 | ||
+ | https://habr.com/ru/articles/841428/ | ||
+ | 4 | ||
+ | https://www.forbes.ru/mneniya/502617-era-nejrosetej-kak-bol-sie-azykovye-modeli-menaut-produkty |
Версия 22:12, 30 ноября 2024
В данном разделе собираются все ссылки
По поиску
- Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG) в языковых моделях и как оно работает?
- Увеличение точности больших языковых моделей с помощью расширенной поисковой генерации
По дронам
- harshiniKumar/Drone-Detection-using-YOLOv3
- Классификация, позиционирование и отслеживание дронов с помощью HMM с использованием формирования луча акустической круговой микрофонной решетки
- Искусственный интеллект и нейросети помогут распознать БПЛА
- Распознаем беспилотники малых размеров с помощью ИИ
Текст заголовка
Большие языковые модели (LLM) могут использоваться в качестве продвинутой поисковой системы. Нейросеть способна ответить на множество запросов пользователя, предоставить ссылки на разнообразные материалы. 2
Для увеличения точности и актуальности генерируемых ответов LLM интегрируют с технологией расширенной поисковой генерации (RAG). Она предполагает двухэтапный процесс: сначала выполняется поиск по ключевым словам из запроса пользователя для извлечения релевантной информации, затем полученные данные используются для генерации ответа с помощью LLM. 3
Также для расширения возможностей LLM в качестве поисковой системы используют систему Retrieval-Augmented Generation (RAG). Она включает компоненты поиска (retriever) и генерации (generator): 4
Компонент поиска отвечает за поиск и извлечение наиболее подходящей информации из внешних источников. Он анализирует запрос и находит фрагменты данных, которые могут быть полезны для точного ответа. 4 Компонент генерации использует найденную информацию для создания ответа. В отличие от традиционных моделей, которые полагаются только на предобученные знания, этот компонент может включать актуальные и релевантные данные, улучшая качество ответа. 4 Оценить ответ 5 источников just-ai.com https://just-ai.com/blog/bolshie-yazykovye-modeli-chto-eto-takoe-i-kak-oni-rabotayut 1 serverflow.ru https://serverflow.ru/blog/stati/bolshie-yazykovye-modeli-llm-prosto-o-slozhnykh-tekhnologiyakh/ 2 cyberleninka.ru https://cyberleninka.ru/article/n/uvelichenie-tochnosti-bolshih-yazykovyh-modeley-s-pomoschyu-rasshirennoy-poiskovoy-generatsii 3 https://habr.com/ru/articles/841428/ 4 https://www.forbes.ru/mneniya/502617-era-nejrosetej-kak-bol-sie-azykovye-modeli-menaut-produkty