BM131: Praktyczny LLM

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 LLM00:03:06 - Statystyki popularności ChatGPT00:07:45 - Oczekiwania biznesu wobec AI00:09:50 - Ewolucja programowania i ML00:12:36 - Krytyka podejścia no-code00:14:37 - Dlaczego kod jest ważny w biznesie00:18:28 - Nieprzewidywalność ML i zarządzanie błędami00:20:50 - Wyzwania w praktycznym zastosowaniu LLM00:27:00 - Kluczowe role w komunikacji z LLM00:28:34 - Koncepcja "design by contract"00:33:34 - Strukturyzacja danych w pracy z LLM00:39:58 - Testowanie etapów pracy z LLM00:41:08 - Tworzenie własnych leaderboardów00:46:40 - Mapy wiedzy w LLM00:47:44 - Integracja klasycznego ML z LLM00:54:30 - Koncepcja kursu "Praktyczny LLM"00:55:30 - Programista 3.0 - nowe podejście do AIPoczytać możesz tutaj:  https://biznesmysli.pl/praktyczny-llm/Tu możesz oglądać video: https://youtu.be/hJVD876wDyAPamiętaj, 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