Як навчити DeepSeek або будь яку іншу LLM за допомогою python ?

репо:
https://github.com/tokarev-artem/rag-...
Підтримати канал: https://send.monobank.ua/jar/8NyBsPqFsH
У цьому відео ми розглянемо два популярні підходи до навчання великих мовних моделей (LLM) — RAG (Retrieval-Augmented Generation) та Fine-tuning. Ви дізнаєтесь про відмінності між цими методами, їх переваги, а також коли і який підхід краще використовувати.

Що таке RAG?
Ми пояснимо, як цей метод дозволяє розширити знання моделі без її перенавчання, використовуючи векторні бази даних для швидкого пошуку інформації.

Що таке Fine-tuning?
Порівняємо його з RAG і поговоримо про те, як цей підхід дає змогу навчати модель на нових даних та змінювати її параметри для конкретних завдань.

Що таке embeddings та як працює векторна база даних?
Ми також розглянемо, як використовувати Sentence Transformers та ChromaDB для створення векторних представлень текстів і швидкого пошуку схожих документів.

Коли використовувати кожен підхід?
Наприкінці відео ви отримаєте рекомендації, коли варто застосовувати RAG, а коли — Fine-tuning, залежно від ваших ресурсів і цілей.

Кодова частина:
Також ми надамо практичний код для роботи з ChromaDB і Sentence Transformers, щоб ви могли відразу впровадити ці методи у свої проекти.

Не забудьте підписатися на канал і поставити лайк, якщо відео було корисним!
#AI #deepseek #українською #devops #python