RAG, fine-tuning или промпт-инжиниринг: оптимизация ИИ-моделей

IBM Technology. Ясный проход по всем трём техникам на доске с соответствующими издержками — латентность извлечения, вычислительные ресурсы на обучение и катастрофическое забывание, ограничения решений только на промптах — и с комбинациями, которые действительно имеют смысл в продакшене. Заключительный пример с юридической ИИ-системой, использующей все три, — это почти в точности аргумент статьи про «когда сочетать».

Смотреть дальше

Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.

157 мин

Fine-tuning LLM-моделей — курс по генеративному ИИ

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

ПродвинутыйКонфиденциальный и локальный ИИ

15 мин

Как мы создаём эффективных агентов: Barry Zhang, Anthropic

Вы спроектируете более простые циклы агента с чёткими правилами остановки, границами задач и точками контроля со стороны человека.

ПродвинутыйАвтоматизация

190 мин

Полный курс LangGraph для начинающих — сложные ИИ-агенты на Python

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

ПродвинутыйАвтоматизация