Ссылки на источники

В данном разделе собираются все ссылки

По поиску

RAG

• Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG) в языковых моделях и как оно работает?
• RAG (Retrieval Augmented Generation) — простое и понятное объяснение
• Русский LLM-помощник (saiga) с кэшем, используя RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Векторные БД vs Точность — часть 1
• Векторные БД vs Точность — часть 2
• Построение надёжных систем из ненадёжных агентов

---

• Что побуждает LLM врать и как этого избежать в своих продуктах

Cotype Nano

• Как мы создали LLM-модель Cotype Nano

Cotype Nano

Остальное

• Увеличение точности больших языковых моделей с помощью расширенной поисковой генерации
  • диалоговая система на основе устных разговоров с доступом к неструктурированной базе знаний
• Большие языковые модели для поиска информации Англ
  • LLM4IR-Survey (Это сборник статей, связанных с большими языковыми моделями для поиска информации.)
• Яндекс запустил Нейро. Рассказываем, как он работает

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

Материал для размышления

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