Сайт использует сервис веб-аналитики Яндекс Метрика с помощью технологии «cookie». Пользуясь сайтом, вы даете согласие на использование данной технологии.
Современные RAG-системы для борьбы с галлюцинациями LLM // Демо-занятие курса «NLP. Advanced»
Сегодня RAG являются основным инструментом борьбы с галлюцинациями LLM, которые позволяют моделями работать с большими объемами данных и выдавать точную фактологическую информацию. На вебинаре Мария Тихонова разберет устройство современных RAG-систем, а также расскажет, как выжать максимум из RAG-системы на ваших данных: что стоит учитывать, от чего отталкиваться и на что стоит обратить внимание? Получите основные ответы на вопрос по вашему RAG. Кому подходит: Продвинутым DS специалистам, которые хотят углубиться в тему NLP Выпускникам и учащимся курсов ML-professional, ML-Advanced, NLP Отус Исследователям и инженерам, работающими с LLM Практикующим специалистам, которые хотят углубиться в область LLM Вы узнаете: поймете как устроены современные RAG системы узнаете, как сделать хорошую RAG систему для важих данных поймете как сделать качественный RAG для своей задачи Вебинар проходит в рамках старта курса «NLP. Advanced». «NLP. Advanced» - Преподаватель: Мария Тихонова - PhD Computer Science, Senior Data Scientist SberDevices, преподаватель ВШЭ, автор канала Следите за новостями проекта: → Telegram: → Хабр:
