
Як LLM знаходить знання: від токенів і Transformer до RAG
Як текст стає токенами й векторами, що робить Transformer, чим навчання відрізняється від RAG, і як із Markdown зібрати пошук знань для моделі.
Новини для розробників без шуму — My Dev News у Telegram.

Тег
Усі статті блогу з цим тегом.

Як текст стає токенами й векторами, що робить Transformer, чим навчання відрізняється від RAG, і як із Markdown зібрати пошук знань для моделі.

Рівні адаптації мовних моделей: що змінює ваги, що підключає знання й інструменти, і як обрати підхід без «донавчання на PDF».

Реалістична карта зростання в Go: основи Junior, ідіоми та робоче середовище Middle, архітектура й відповідальність Senior — без зайвих фреймворків і чеклістів заради чеклістів.

Розробник зібрав невеликий ШІ-трансформер на PyTorch, навчив його на рецептах і запускає на CPU без зовнішніх API.

Блок-схеми, UML, BPMN, мережеві топології та креслення: чому PNG ≠ діаграма, що дають OCR, векторизація, CAD, комп'ютерний зір і VLM у 2025–2026, і яка ланцюжок реально працює.

Історія Go, філософія простоти, goroutines, cloud-native екосистема та порівняння з Java, Node.js, Python і Rust для backend- та platform-інженерів.

Повний шлях HTTP-запиту — DNS, TLS, CDN, балансувальник, Nginx, backend, Redis, черги, PostgreSQL і назад у браузер. Практичний розбір для розробників і архітекторів.

Від серверного рендерингу 2005 року до AI-застосунків і edge computing: як змінювалися веб-архітектури, чому старі рішення не були помилками і як обрати підхід у 2026 році.

Один вхід, вага і зміщення, епохи навчання та лінійна межа — фундамент нейромереж без фреймворків.

Рендеринг, мережа, архітектура компонентів і Core Web Vitals — те, чого туторіали з кнопками не пояснюють, а продакшен вимагає.

Швидкість, перше враження за 50 мс, вартість правок до релізу — цифри з Smashing Magazine для розмови з замовником.