Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции «Вкусные условия». Участвующие бренды: Vitek, Hyundai, Rondell, Starwind. Фокусные продукты: вафельницы, тостеры, сэндвичницы, хлебопечи, кофемашины, электрические турки, капельные и рожковые кофеварки. Период действия акции: с ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме на всю линейку продукции Patriot. Закупая оборудование Patriot, вы накапливаете бонусы. По итогам акции накопленные бонусы выдаются в виде подарочных сертификатов различных розничных сетей по вашему выбору
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей мини-ПК CBR до 15 декабря^ Артикул 11039713 CBR DT-001 Артикул 11039714 CBR DT-002 Артикул 11111883 CBR DT-007 Артикул 11113650 CBR DT-008 В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
По данным Bloomberg Research, набирающая популярность технология Retrieval-Augmented Generation (RAG, генерация с расширенной выборкой) может значительно увеличить ваши шансы получить от моделей искусственного интеллекта опасные ответы, сообщает портал ZDNet. RAG быстро становится надежной основой для организаций, стремящихся использовать всю мощь генеративного ИИ на своих бизнес-данных. Предприятия стремятся выйти за рамки общих ответов ИИ и задействовать свои уникальные базы знаний, а RAG объединяет общие возможности ИИ и специфические знания в конкретной области. Сотни, а возможно, и тысячи компаний уже используют RAG-сервисы, и их внедрение ускоряется по мере развития технологии. Это хорошая новость. Плохая новость: согласно Bloomberg Research, RAG также может значительно увеличить шансы получить опасные ответы. Прежде чем перейти к рассмотрению опасностей, давайте разберемся, что такое RAG и в чем его преимущества. Что такое RAG? RAG — это архитектура ИИ, которая объединяет сильные стороны моделей генеративного ИИ — таких как GPT-4, LLaMA 3 или Gemma — с информацией вашей компании. RAG позволяет большим языковым моделям (LLM) получать доступ к внешним знаниям, хранящимся в базах данных, документах и потоках данных, а не полагаться только на предварительно обученные на «знаниях о мире» LLM. Когда пользователь отправляет запрос, система RAG сначала извлекает наиболее релевантную информацию из базы знаний. Затем она передает эту информацию вместе с исходным запросом в LLM ... читать далее.
