О практике внедрения больших языковых моделей, вызовах и тестировании гипотез episode artwork

EPISODE · Apr 17, 2024 · 1H 8M

О практике внедрения больших языковых моделей, вызовах и тестировании гипотез

from Подкаст make sense (Есть смысл)

«Все начинают с open-source моделей или с оберток над OpenAI. Строят какой-то первый продукт, проверяют гипотезу и, если взлетает, инвестируют в собственные модели. Для этого нужно покупать железо, нанимать редакторов, писать контент. Потому что чем лучше ты контролируешь технологию, тем более качественный продукт получишь».«У всех LLM есть определенное количество болячек, которые могут приводить к тому, что для твоего продукта решение будет недостаточно качественным. Например, галлюцинации. Но чат-ботам, например, Character.AI, это добавляет фановости. А вот для поисковых движков, вроде Perplexity, это становится недопустимым, так как здесь нужна объективность фактов». Гость: Денис ОзорнинCPO Алисы в ЯндексеВедущий подкаста: Юра Агеев, основатель ProductSenseПодписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast Все подробности о новых выпусках подкаста make sense х Яндекс можно будет узнавать в телеграм-канале Yandex for Products https://t.me/yandexforproducts О чем поговорим:Что случилось в технологическом мире после прорыва ChatGPTО том, сможет ли ИИ заменить людей и aha-моментеКакие продукты и стартапы строятся на основе LLMМожно ли кастомизировать большие языковые модели и как это делает OpenAIТри способа применения больших языковых моделей в готовых продуктахГаллюцинации в LLM и разговорные сценарииПочему внедрение больших языковых моделей стоит так дорогоКак проапгрейдить продукт, не залезая в фундаментальный сценарий Можно ли доверять готовым языковым моделям данныеКак понять, нужен ли искусственный интеллект твоему продукту С чего начать работу с LLM продакт-менеджеруВ каких сферах могут быть использованы большие языковые модели Как появилась технология «Алиса, давай придумаем»Юнит-экономика внедрения LLM в продукт и доход от рекламыО будущем применения цифровых моделей Как проверять гипотезы с помощью OpenAIОб open-source моделях и будущем технологииВ чем ценность: в данных или в их применении?*В подкасте упоминаются продукты Meta — запрещенной в России организацииВыпуск подготовлен в партнерстве с Яндекс. Обязательная маркировка: Реклама ООО "ЯНДЕКС" ИНН 7736207543 erid 3apb1Qrwwr2uBg1LBAuQHdYvrG2vodprQbrPtdp2443r9

Episode metadata supplied by the publisher feed · Published Apr 17, 2024

Embed this episode

Ready to play

О практике внедрения больших языковых моделей, вызовах и тестировании гипотез

0:00 1:08:14

No transcript for this episode yet

We transcribe on demand. Request one and we'll notify you when it's ready — usually under 10 minutes.

No similar episodes found.

No similar podcasts found.

Frequently Asked Questions

How long is this episode of Подкаст make sense (Есть смысл)?

This episode is 1 hour and 8 minutes long.

When was this Подкаст make sense (Есть смысл) episode published?

This episode was published on April 17, 2024.

Can I download this Подкаст make sense (Есть смысл) episode?

Yes. Use the download control on the episode player to save the publisher-provided media file.
URL copied to clipboard!