We can't find the internet
Attempting to reconnect
Something went wrong!
Hang in there while we get back on track
Access AI content by logging in
Czy cały szum wokół LLM to tylko marketingowa bańka? 🤔 Choć szum wokół LLM powoli cichnie, ich prawdziwy potencjał LLM dopiero się ujawnia. Kluczem do sukcesu nie jest ślepe podążanie za trendami, ale świadome i ustrukturyzowane podejście, oparte na zrozumieniu zarówno możliwości, jak i ograniczeń tych modeli. W tym odcinku podcastu Biznes Myśli kontynuję wątek o praktycznym zastosowania LLM w biznesie.
Partnerem podcastu jest DataWorkshop.
Dowiesz się:
- Czym różni się myślenie specjalisty od ML od programisty i dlaczego to kluczowe w pracy z LLM?
- Jakie są największe wyzwania związane z wdrażaniem LLM na produkcję i jak je pokonać?
- 7 kroków do stworzenia solidnego rozwiązania LLM, któremu możesz zaufać i które przyniesie realne korzyści.
- "Mapa wiedzy" - nowatorskie podejście do LLM, o którym raczej nie wiesz :)
🔔 Subskrybuj i włącz powiadomienia - Twoja droga do praktycznego ML zaczyna się od jednego kliknięcia: https://www.youtube.com/@DataWorkshop?sub_confirmation=1
👍 Zostaw like, bo więcej lajków = więcej praktycznych treści dla Ciebie!
💬 Co o tym myślisz? Zostaw komentarz! Masz pytanie? Zadaj je - chętnie odpowiem.
🤝 Poznajmy się lepiej! Zaproś mnie do swojej sieci na LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko/
🔊 Zainicjuj rozmowę o ML w firmie, polecając ten podcast. Zainspiruj zespół do wdrażania ML!
🕒 Spis treści:
00:01:42 - Wprowadzenie do praktycznego LLM
00:03:06 - Statystyki popularności ChatGPT
00:07:45 - Oczekiwania biznesu wobec AI
00:09:50 - Ewolucja programowania i ML
00:12:36 - Krytyka podejścia no-code
00:14:37 - Dlaczego kod jest ważny w biznesie
00:18:28 - Nieprzewidywalność ML i zarządzanie błędami
00:20:50 - Wyzwania w praktycznym zastosowaniu LLM
00:27:00 - Kluczowe role w komunikacji z LLM
00:28:34 - Koncepcja "design by contract"
00:33:34 - Strukturyzacja danych w pracy z LLM
00:39:58 - Testowanie etapów pracy z LLM
00:41:08 - Tworzenie własnych leaderboardów
00:46:40 - Mapy wiedzy w LLM
00:47:44 - Integracja klasycznego ML z LLM
00:54:30 - Koncepcja kursu "Praktyczny LLM"
00:55:30 - Programista 3.0 - nowe podejście do AI
Poczytać możesz tutaj: https://biznesmysli.pl/praktyczny-llm/
Tu możesz oglądać video: https://youtu.be/hJVD876wDyA
Pamiętaj, że LLM to nadal ML! Niepewność i błędy to nieodłączna część uczenia maszynowego. Zamiast oczekiwać cudów, skup się na zarządzaniu ryzykiem, weryfikacji wyników i budowaniu mechanizmów kontroli.
Skoncentruj się na strukturze i kontroli. Definiuj precyzyjne schematy wejścia i wyjścia dla swoich modeli, korzystaj ze "structured output" i waliduj każdy etap procesu. Traktuj LLM jak element większego systemu, który wymaga odpowiedniego zaprojektowania i nadzoru.
Nie ufaj ślepo leaderboardom. To, co sprawdza się w testach, nie zawsze przekłada się na realne problemy. Twórz własne benchmarki, dostosowane do specyfiki Twoich zastosowań.
Chcesz więcej? Zajrzyj do moich kursów online i ucz się ML i analizy danych w praktyce!
👉 DS/ML od podstaw - https://dataworkshop.eu/pl/practical-machine-learning
👉 Python - https://dataworkshop.eu/pl/intro-python
👉 Statystyka - https://dataworkshop.eu/statistics
👉 SQL - https://dataworkshop.eu/pl/sql
👉 Time Series - https://dataworkshop.eu/pl/time-series
👉 NLP - https://dataworkshop.eu/pl/nlp
🎧 Słuchaj BM wygodnie na Spotify, Apple Podcasts lub Google Podcasts:
📌 https://open.spotify.com/show/3ZUaHommHHZU6b4WJiyV2I
📌 https://podcastaddict.com/podcast/biznes-mysli/3028512
📌 https://podcasts.apple.com/us/podcast/biznes-myśli/id1215290277
📌 https://music.youtube.com/playlist?list=PLWOCRT27Z94XZzwcRI9-ExMyUXeBrF3W_
#llm #genai #ai #production #ml
Partnerem podcastu jest DataWorkshop.
Dowiesz się:
- Czym różni się myślenie specjalisty od ML od programisty i dlaczego to kluczowe w pracy z LLM?
- Jakie są największe wyzwania związane z wdrażaniem LLM na produkcję i jak je pokonać?
- 7 kroków do stworzenia solidnego rozwiązania LLM, któremu możesz zaufać i które przyniesie realne korzyści.
- "Mapa wiedzy" - nowatorskie podejście do LLM, o którym raczej nie wiesz :)
🔔 Subskrybuj i włącz powiadomienia - Twoja droga do praktycznego ML zaczyna się od jednego kliknięcia: https://www.youtube.com/@DataWorkshop?sub_confirmation=1
👍 Zostaw like, bo więcej lajków = więcej praktycznych treści dla Ciebie!
💬 Co o tym myślisz? Zostaw komentarz! Masz pytanie? Zadaj je - chętnie odpowiem.
🤝 Poznajmy się lepiej! Zaproś mnie do swojej sieci na LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko/
🔊 Zainicjuj rozmowę o ML w firmie, polecając ten podcast. Zainspiruj zespół do wdrażania ML!
🕒 Spis treści:
00:01:42 - Wprowadzenie do praktycznego LLM
00:03:06 - Statystyki popularności ChatGPT
00:07:45 - Oczekiwania biznesu wobec AI
00:09:50 - Ewolucja programowania i ML
00:12:36 - Krytyka podejścia no-code
00:14:37 - Dlaczego kod jest ważny w biznesie
00:18:28 - Nieprzewidywalność ML i zarządzanie błędami
00:20:50 - Wyzwania w praktycznym zastosowaniu LLM
00:27:00 - Kluczowe role w komunikacji z LLM
00:28:34 - Koncepcja "design by contract"
00:33:34 - Strukturyzacja danych w pracy z LLM
00:39:58 - Testowanie etapów pracy z LLM
00:41:08 - Tworzenie własnych leaderboardów
00:46:40 - Mapy wiedzy w LLM
00:47:44 - Integracja klasycznego ML z LLM
00:54:30 - Koncepcja kursu "Praktyczny LLM"
00:55:30 - Programista 3.0 - nowe podejście do AI
Poczytać możesz tutaj: https://biznesmysli.pl/praktyczny-llm/
Tu możesz oglądać video: https://youtu.be/hJVD876wDyA
Pamiętaj, że LLM to nadal ML! Niepewność i błędy to nieodłączna część uczenia maszynowego. Zamiast oczekiwać cudów, skup się na zarządzaniu ryzykiem, weryfikacji wyników i budowaniu mechanizmów kontroli.
Skoncentruj się na strukturze i kontroli. Definiuj precyzyjne schematy wejścia i wyjścia dla swoich modeli, korzystaj ze "structured output" i waliduj każdy etap procesu. Traktuj LLM jak element większego systemu, który wymaga odpowiedniego zaprojektowania i nadzoru.
Nie ufaj ślepo leaderboardom. To, co sprawdza się w testach, nie zawsze przekłada się na realne problemy. Twórz własne benchmarki, dostosowane do specyfiki Twoich zastosowań.
Chcesz więcej? Zajrzyj do moich kursów online i ucz się ML i analizy danych w praktyce!
👉 DS/ML od podstaw - https://dataworkshop.eu/pl/practical-machine-learning
👉 Python - https://dataworkshop.eu/pl/intro-python
👉 Statystyka - https://dataworkshop.eu/statistics
👉 SQL - https://dataworkshop.eu/pl/sql
👉 Time Series - https://dataworkshop.eu/pl/time-series
👉 NLP - https://dataworkshop.eu/pl/nlp
🎧 Słuchaj BM wygodnie na Spotify, Apple Podcasts lub Google Podcasts:
📌 https://open.spotify.com/show/3ZUaHommHHZU6b4WJiyV2I
📌 https://podcastaddict.com/podcast/biznes-mysli/3028512
📌 https://podcasts.apple.com/us/podcast/biznes-myśli/id1215290277
📌 https://music.youtube.com/playlist?list=PLWOCRT27Z94XZzwcRI9-ExMyUXeBrF3W_
#llm #genai #ai #production #ml