Czy warto inwestować LLM? Czy w klasyczny ML?
W tym odcinku dowiesz się:
- Jakie są kluczowe różnice między LLM a klasycznym ML
- Kiedy warto inwestować w LLM, a kiedy lepiej stosować tradycyjne podejście
- Jak łączyć obie technologie dla uzyskania najlepszych rezultatów
- Jakie są praktyczne zastosowania LLM w biznesie
- LLM (Large Language Models) i klasyczne uczenie maszynowe (ML) mają różne zastosowania i zalety – wybór między nimi powinien zależeć od charakteru problemu i dostępnych danych.
- Klasyczne ML nadal wytwarza większą wartość w biznesie, szczególnie dla danych tabelarycznych, oferując lepszą jakość, szybkość i interpretowalność wyników.
- LLM są przydatne do pracy z nieustrukturyzowanym tekstem, tworzenia baz wiedzy i wspomagania komunikacji między zespołami technicznymi a biznesowymi.
- Najlepszym podejściem jest często łączenie klasycznego ML z LLM, wykorzystując zalety obu metod.
- Wdrażanie i utrzymanie rozwiązań opartych na klasycznym ML jest zwykle prostsze i tańsze niż w przypadku LLM.
- LLM nie zastępują całkowicie zespołu data science, ale mogą być cennym narzędziem wspomagającym, np. w generowaniu kodu czy dokumentacji.
- Przy projektowaniu rozwiązań AI kluczowe jest zrozumienie problemu, skupienie się na stabilności i przewidywalności, a nie tylko na najnowszych narzędziach.
Vladimir
Od 2013 roku zacząłem pracować z uczeniem maszynowym (od strony praktycznej). W 2015 założyłem inicjatywę DataWorkshop. Pomagać ludziom zaczać stosować uczenie maszynow w praktyce. W 2017 zacząłem nagrywać podcast BiznesMyśli. Jestem perfekcjonistą w sercu i pragmatykiem z nawyku. Lubię podróżować.
