Retrieval-Augmented Generation (RAG): Виды, Типы и Примеры
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это современная технология искусственного интеллекта, которая совмещает возможности языковых моделей (таких как GPT) и информационно-поисковых систем.
Topic
теория
Статьи с тегом 24 issues
Применение функций в GPT: Подробный обзор с примерами кода
Большие языковые модели, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer), продемонстрировали впечатляющие способности в обработке и генерации текста.
Агенты на основе больших языковых моделей (LLM): Обзор, компоненты и примеры реализации
В последние годы большие языковые модели (LLM) стали основой для создания интеллектуальных агентов, способных выполнять сложные задачи, взаимодействовать с пользователями и адаптироваться к различным средам.
Сравнение векторных и графовых баз данных: применение, примеры, плюсы и минусы для поиска данных
Векторные и графовые базы данных представляют особый интерес из-за своих уникальных возможностей и областей применения. В этой статье мы сравним эти два типа баз данных, рассмотрим их применение с примерами, а также перечислим наиболее популярные системы в каждой категории.
Word2Vec: Подробное руководство с примерами кода
Word2Vec — это одна из самых известных моделей для обучения векторных представлений слов, предложенная в 2013 году командой Google.
Обучение с подкреплением: Подробное руководство с примерами на Python
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — это метод машинного обучения, в котором агент учится взаимодействовать с окружающей средой, чтобы максимизировать получаемое вознаграждение.
Обучение без учителя (unsupervised learning)
Обучение без учителя (unsupervised learning) — это метод машинного обучения, при котором алгоритмы работают с данными без заранее известных меток. Цель обучения без учителя — выявление скрытых структур и закономерностей в данных.
Обучение с учителем (supervised learning)
Обучение с учителем (supervised learning) — это подход в машинном обучении, при котором модель обучается на размеченных данных. Цель состоит в том, чтобы научить модель делать точные предсказания на новых, невиданных данных.
Алгоритмы машинного обучения и примеры применения
В этой статье я хочу поделиться своими знаниями и опытом в области алгоритмов машинного обучения, а также рассказать о том, как они применяются в различных сферах нашей жизни.
Использование алгоритмов машинного обучения для классификации текстовых данных
Классификация текстовых данных - одна из наиболее распространенных задач в области обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения.