Построение локального ассистента с помощью RAG и открытых LLM

LLM Pretrain; Quantization, AWQ / NLP& RL RU L10/S10 | 25s | girafe-ai

Как устроен ИИ? Всё, что нужно знать о работе LLM

Алерон Миленкин | RAG и как его правильно готовить

Ринат Абдуллин | Knowledge Maps - как бороться с галлюцинациями в RAG-системах?

Использование больших языковых моделей с RAG

Загружаем в ИИ большие данные (книги, документы), заставляем ИИ цитировать источники, автономия

Как нейросеть знает то, что не знает? Секрет в методе RAG для LLM

Иван Насонов | Advanced RAG Pipelines

Fine-tuning, RAG, Llama, prompt-engineering, LLM-арены | Что происходит в LLM

Глубокое Погружение в LLM от Андрей Карпаты (ChatGPT, DeepSeek) | Обучение ИИ

Реализация RAG на основе GigaChat. Как искать и генерировать ответы по базе знаний?

State of the LLM Landscape – Игорь Котенков

Как приручить LLM?

Как создавать AI‑ассистентов

10 стыдных вопросов об иудаизме. История с Artifex

LoRA explained (and a bit about precision and quantization)

Новая Llama 3.2 – LLM локально на любом устройстве? Гайд + Обзор

Где взять данные для предобучения LLM — Анатолий Потапов, Тинькофф

Proximal Policy Optimization (PPO) - How to train Large Language Models

Карина Романова - LLAMA, 100500 вариантов её файнтюнинга