DeepSeek vs Mixtral: что безопаснее использовать для корпоративного чат-бота?
Языковая модель DeepSeek R1 наделала много шума в начале этого года. Сначала в AI-сообществе с восхищением обсуждали, как китайцам удалось получить качество генерации текста на уровне передовых западных моделей при меньших затратах на обучение. Затем восторг сменился жёсткой критикой о политической предвзятости, копировании моделей OpenAI и доступности истории запросов
DeepSeek — очередной квантовый скачок в развитии AI
深度求索, запомните эти слова.Пока скептики в области ИИ продолжают размышлять о том, что ИИ никогда не обретет сознание и останется лишь имитатором интернета, небольшая китайская компания совершила прорыв. Они создали думающую
LangChain vs LlamaIndex: проектируем RAG и разбираемся, что выбрать для вашего проекта
Сегодня it-сообщество предлагает большое количество любопытных инструментов для создания RAG-систем. Среди них особенно выделяются два фреймворка — LangChain и LlamaIndex. Как понять, какой из них подходит лучше для вашего проекта? Давайте разбираться вместе!Меня зовут София, я сотрудница компании Raft, работаю на стыке backend и ML. Сегодня мы затронем сразу несколько вопросов. План таков:Обсудим, что такое RAG и зачем он нужен;Рассмотрим side-by-side, как написать простую реализацию чат-бота на основе RAG с помощью каждого из фреймворков (LangChain и LlamaIndex);
Выводим Большие языковые модели на чистую воду с помощью… Больших языковых моделей
Генеративный искусственный интеллект постоянно становится героем заголовков СМИ, каждый час создаются новые стартапы с использованием Больших языковых моделей, однако реальный бизнес не очень охотно внедряет технологии ИИ в свои процессы. В кулуарах предприниматели говорят об опасениях в части галлюцинаций, введения пользователей в заблуждение, утечки чувствительных сведений. Когда клиника внедряет чат-бот для консультирования пациентов, важно удостовериться, что интеллектуальный помощник не советует вместо приёма витаминов пить пиво.Привет, Хабр! Меня зовут Тимур и в лаборатории
Думающие модели o1-3: краткий обзор и чего программистам ждать дальше
Когда LLM впервые появились, они были немного похожи на детей - говорили первое, что приходило им в голову, и не особо заботились о логике. Им нужно было напоминать: «Подумай, прежде чем отвечать». Но, как и с детьми, даже тогда это не означало, что они действительно будут думать.Многие утверждали, что из-за этого у моделей нет настоящего интеллекта и что их необходимо дополнять либо человеческой помощью, либо каким-то внешним каркасом поверх самой LLM, например Chain of Thought.
RAG в действии: актуальные инструменты и возможности их применения
Задумывались ли вы, кто на самом деле находится по ту сторону телефонной линии или чата? В современном мире за приятным голосом неизвестного абонента или ненавязчивым текстовым сообщением часто скрывается вовсе не человек, а искусственный интеллект. Этот робот обучен выполнять задачи маркетинга и клиентской поддержки. Но когда мы пишем негативный фидбек или выражаем свои пожелания, то надеемся если не на изменения, то хотя бы на эмоциональную реакцию. Но ИИ такой ответ — не по силам. Всем привет, меня зовут Никита Сергиевский. Я —
Super Ethical Reality: о чем нужно задуматься прежде, чем использовать LLM в разработке
Стоит ли нам доверять тому, что не способно осознавать последствий своих действий? Кажется, что ответ очевиден, но по мере развития ниши лингвистических моделей мы всё чаще поручаем ИИ выполнять за нас часть рутинных задач.Меня зовут София, я сотрудница RnD-отдела компании Raft
