-
Fine-tuning LLM: fakty i mity
Witaj w kolejnym odcinku podcastu Biznes Myśli, Twoim zaufanym źródle informacji o sztucznej inteligencji. Jestem Vladimir Alekseichenko, praktykiem AI i od 2017 roku wraz z moimi gośćmi mówimy tu o potencjalnej wartości i ryzykach związanych z tą technologią. Zaufało nam już tysiące osób i wielu liderów rynku, takich jak Orange, Leroy czy mBank. Świat zmienia się szybciej niż myślisz, a my pomożemy Ci zrozumieć, o co chodzi w świecie AI i jak możesz to zastosować w praktyce. Jeśli masz pomysł związany z ML/AI, skontaktuj się z nami w DataWorkshop – przeprowadzimy konsultacje, wytrenujemy Ciebie, Twój zespół lub całą firmę. Fine-tuning, czyli dostrajanie modeli LLM W dzisiejszym odcinku gościem jest Remigiusz Kinas, ekspert w temacie dostrajania dużych modeli językowych (LLM). Remek jest podwójnym Grand Masterem na platformie Kaggle, ambasadorem marki HP i członkiem core teamu projektu SpeakLeash, polskiego modelu LLM.…
-
7 Mitów o sztucznej inteligencji
Wprowadzenie Cześć! Nazywam się Vladimir Alekseichenko i witam Cię w podcaście „Biznes Myśli” – Twoim sprawdzonym źródle informacji na temat sztucznej inteligencji. Jako praktyk z wieloletnim doświadczeniem we wdrażaniu modeli machine learningu w celu generowania zysków, chcę wraz z gośćmi zgłębiać tajniki AI i ML. Będziemy rozmawiać o tym, co jest ważne i jakie możliwości oraz korzyści te technologie mogą przynieść Tobie lub Twojej firmie. Podcast powstaje przy wsparciu założonej przeze mnie spółki DataWorkshop, zajmującej się praktycznym uczeniem maszynowym. Jeśli potrzebujesz wytrenować modele, wdrożyć je, skonsultować pomysły, a może nauczyć się robić to samodzielnie lub przeszkolić zespół – jesteśmy właściwym adresem. Zaufało nam już wiele osób, duże firmy i liderzy tacy jak Leroy, mBank czy Orange. Pamiętaj – świat zmieni…
-
Sztuczna inteligencja zmienia szukanie odpowiedzi
Wprowadzenie Vladimir: Cześć Piotrek, powiedz trochę więcej o sobie, czym się zajmujesz, gdzie mieszkasz? Piotr: Cześć, ja się nazywam Piotr Rybak, mieszkam w Warszawie i zajmuję się szeroko pojętym rozumieniem języka, tak zwanym Natural Language Processing (NLP). W tym się specjalizuję, ale też zajmuję się przy okazji całym nurtem uczenia maszynowego, trochę wizją komputerową, kiedyś też analizami sygnałów – bardzo różnymi rzeczami. Co się trafiało, tym też się zajmowałem. Natomiast główny mój fokus to jest właśnie rozumienie języka, przetwarzanie języka, budowanie tak naprawdę produktów, które wykorzystują w jakiś sposób ten komponent uczenia maszynowego, żeby rozumieć język. Ciekawa książka Vladimir: Właśnie, o tym dzisiaj porozmawiamy. Masz bardzo fajne doświadczenie, takie bardzo praktyczne, takie sobie najbardziej lubię. Ale tak na rozgrzewkę, powiedz, jaką fajną książkę ostatnio przeczytałeś i dlaczego warto…
-
Sztuczna inteligencja pod własnym dachem
To już 120 odcinek, a dzisiejszym tematem jest „sztuczna inteligencja pod własnym dachem”, czyli trenowanie własnych modeli LLM (takich jak „ChatGPT”) tylko na własną rękę. Brzmi ciekawie? W mojej opinii, LLM to nowoczesna waluta. Tak, aż tak! Posiadanie własnego modelu LLM (przynajmniej na poziomie kraju) daje przewagę konkurencyjną i wpływa na rozwój gospodarki oraz innowacyjności. W tym odcinku rozmawiam z Markiem Kozłowskim, ekspertem od NLP (pracy z tekstem) i ogólnie machine learning. Marek pracuje w AI Labie w OPI (Ośrodku Przetwarzania Informacji – Państwowym Instytucie Badawczym). Poruszamy wiele tematów, a główną myślą jest trenowanie własnych modeli LLM pod własnym dachem. O czym rozmawiamy?
-
Metryki sukcesu w projektach Machine Learning
Dzisiaj porozmawiamy o metrykach sukcesu w projektach uczenia maszynowego. Temat jest dosyć “gruby”, a więc nie oczekuj proszę, że znajdziesz tutaj odpowiedzi na wszystkie pytania… W zasadzie to nikt ich nie zna i zawsze można coś poprawiać i interpretować inaczej. Na tym polega rozwój i dlatego idziemy do przodu, ale aby w ogóle ruszyć z miejsca, szczególnie jeśli chodzi o projekt ML, to chcę dziś porozmawiać z Tobą na jeden z ważniejszych tematów w uczeniu maszynowym, temat od którego wszystko się zaczyna lub powinno zacząć, bo wciąż niestety zdarza się, że jest traktowany dosyć pobieżnie.
