Промпт, RAG или дообучение: что реально выучит вашу LLMЛокальная модель может уверенно отвечать на общие вопросы и так же уверенно ошибаться в вашем домене. В статье сравнили на одной задаче промпт с контекстом, RAG и дообучение методом QLoRA, замерили результат на 30 вопросах и разобрали, где каждый подход действительно полезен, а где создаёт новый класс проблем.https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1064244/#llm #qlora #rag #finetuning #дообучение #промптинжиниринг #unsloth #qwen3 #локальныеllm #эмбеддинги
Related
Hugging Face adds multi-vector retrieval to sentence-transformerssentence-transformers now ships MultiVectorEncoder, bri...
Hugging Face adds multi-vector retrieval to sentence-transformerssentence-transformers now ships MultiVectorEncoder, bringing late interaction retrieval to developers who already u...
🤖 Pacing model development in an era of cyber-critical capabilitiesOpenAI is strengthening monitoring, alignment, and se...
🤖 Pacing model development in an era of cyber-critical capabilitiesOpenAI is strengthening monitoring, alignment, and security for frontier AI models. See how new safeguards are gu...
Ein Vierteljahrhundert ist Spielbergs Film «A.I. – Künstliche Intelligenz» jetzt alt. Das Werk ist extrem rührselig, abe...
Ein Vierteljahrhundert ist Spielbergs Film «A.I. – Künstliche Intelligenz» jetzt alt. Das Werk ist extrem rührselig, aber dennoch sehenswert. Und es wirft Fragen auf, die auch 2026...