[SK TECH SUMMIT 2023] LLM 적용 방법인 RAG VS PEFT, Domain 적용 승자는?
Summary
Please replace the link and try again.
Takeaways
- 😀 ЛМ (Языковые модели) стали важным инструментом для AI-команд, решающих задачи в реальном времени, но требуют внимательного подхода к интеграции.
- 😀 Использование моделей, таких как GPT-3 и другие, позволяет решать задачи масштабирования и разработки, но это сопряжено с высокой стоимостью.
- 😀 Важно учитывать проблемы, такие как галлюцинации (неправильные или выдуманные ответы), которые могут возникать при работе с языковыми моделями.
- 😀 Одна из ключевых задач — уменьшение языковых несоответствий и улучшение контекста для различных культур и языков.
- 😀 Эксперименты с POC (доказательства концепции) для оценки эффективности моделей, таких как KoAlpaca, KoBERT, и Gloom, показали обнадеживающие результаты.
- 😀 Модели требуют тщательной настройки и адаптации для конкретных случаев использования и корректного управления данными.
- 😀 Важно учитывать аспекты безопасности данных при применении ЛМ, особенно в корпоративных решениях.
- 😀 Методы дополненной генерации с извлечением (RAG) были использованы для улучшения работы языковых моделей в реальном бизнес-контексте.
- 😀 Проблемы, такие как высокие затраты на обработку запросов и потребность в высококачественных данных для обучения, остаются актуальными.
- 😀 Команды сталкиваются с трудностью в обучении моделей с учетом специфики различных языков и сценариев применения, что требует новых подходов и технологий.
Please replace the link and try again.
Outlines

Этот раздел доступен только подписчикам платных тарифов. Пожалуйста, перейдите на платный тариф для доступа.
Перейти на платный тарифMindmap

Этот раздел доступен только подписчикам платных тарифов. Пожалуйста, перейдите на платный тариф для доступа.
Перейти на платный тарифKeywords

Этот раздел доступен только подписчикам платных тарифов. Пожалуйста, перейдите на платный тариф для доступа.
Перейти на платный тарифHighlights

Этот раздел доступен только подписчикам платных тарифов. Пожалуйста, перейдите на платный тариф для доступа.
Перейти на платный тарифTranscripts

Этот раздел доступен только подписчикам платных тарифов. Пожалуйста, перейдите на платный тариф для доступа.
Перейти на платный тарифПосмотреть больше похожих видео

[RAG Series #1] Hanya 10 menit paham bagaimana konsep dibalik Retrieval Augmented Generation (RAG)

I Built Over 20 AI Projects. Here’s The Top 2.

Self-reflective RAG with LangGraph: Self-RAG and CRAG

Accelerating generative AI innovation with telecom specific large language models | AWS Events

What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Realtime Powerful RAG Pipeline using Neo4j(Knowledge Graph Db) and Langchain #rag

RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models
5.0 / 5 (0 votes)