Fine-tuning vs RAG: Что выбрать для вашего AI-проекта? (Просто и понятно)

Что такое Fine-tuning и когда он лучше, чем RAG? 🤔 Разбираем дообучение AI-моделей: от сбора данных до реальных юзкейсов! В этом видео мы погружаемся в мир fine-tuning (дообучения) больших языковых моделей (LLM). Вы узнаете, как заставить AI говорить в вашем уникальном тоне, разбираться в специфической терминологии и генерировать контент, который нужен именно вам. Мы разберем ключевые этапы: от сбора и подготовки идеальных данных до выбора базовой модели и самого процесса тренировки. А также ответим на главный вопрос: когда стоит выбрать fine-tuning, а когда лучше использовать RAG-систему? Сравним подходы по стоимости, сложности и типу данных, чтобы вы могли выбрать оптимальное решение для своего проекта. В следующем видео мы перейдем к практике и покажем, как дообучить модель OpenAI на реальном примере! 📌 Таймкоды: 00:00 - Что такое Fine-tuning (дообучение модели) 00:56 - Главный шаг: сбор и подготовка данных 01:43 - Как выбрать базовую LLM модель 02:36 - Процесс тренировки модели 03:36 - Юзкейс №1: Чат-боты и генерация контента 05:26 - Юзкейс №2: Fine-tuning CNN для Computer Vision 07:30 - Сравнение: RAG или Fine-tuning? 08:15 - Когда лучше использовать Fine-tuning 08:32 - Когда лучше использовать RAG 10:10 - Итоги и анонс следующего видео ➡️ Полезные ссылки: Курс по n8n:
Мой Facebook:   / cherbadzhy   Мой LinkedIn:   / cherbadzhy   Чат в Telegram:
📢 Подпишитесь на канал, чтобы не пропустить практическую часть по fine-tuning!    • N8N: 2 настройки, которые спасут ваш серве...      • ТОП гибридная RAG-система на n8n — настрой...      • n8n: ТОП-10 узлов   #FineTuning #RAG #AI #LLM #МашинноеОбучение