-
Polacy nie g臋si, sw贸j LLM maj膮
Gdyby zapyta膰 ludzi jakie modele AI znaj膮, mo偶na spodziewa膰 si臋, 偶e padn膮 modele udost臋pniane przez najwi臋kszych dostawc贸w tj. ChatGPT, Gemini lub Claude. W tym po艣cie opisuj臋 dwa najpopularniejsze polskie LLMy, PLLuM i Bielik. Wyja艣niam czym si臋 od siebie r贸偶ni膮 oraz jak z nich mo偶na korzysta膰.
-
Context Engineering: Sztuka zarz膮dzania uwag膮 sztucznej inteligencji
Skuteczna praca z AI to nie tylko dobre pytania, ale przede wszystkim odpowiednie zarz膮dzanie informacj膮. Dowiedz si臋, czym jest context engineering, dlaczego jest kluczowy dla precyzji odpowiedzi i jak r贸偶ni si臋 od popularnego systemu RAG. Poznaj techniki, kt贸re sprawi膮, 偶e Tw贸j cyfrowy asystent przestanie b艂膮dzi膰 i zacznie dostarcza膰 konkretne rozwi膮zania.
-
Fine-tuning: Wyspecjalizowana AI Pod Twoje Potrzeby
Jak przekszta艂ci膰 uniwersalne modele AI w wyspecjalizowanych ekspert贸w dostosowanych do Twoich unikalnych potrzeb? Fine-tuning to proces, kt贸ry pozwala "wyszkoli膰" sztuczn膮 inteligencj臋 w konkretnej dziedzinie lub stylu komunikacji, tworz膮c rozwi膮zania idealnie dopasowane do Twojego biznesu czy projektu.
-
Cache-Augmented Generation (CAG): Przyspieszamy AI
Technik臋, kt贸ra zwi臋ksza szybko艣膰 dzia艂ania modeli AI. Dowiedz si臋, jak ta metoda pozwala na b艂yskawiczne odpowiedzi i zwi臋ksza efektywno艣膰 system贸w AI, szczeg贸lnie w zastosowaniach wymagaj膮cych natychmiastowej reakcji.
-
Retrieval-Augmented Generation (RAG): 艁膮czenie AI z Wiedz膮 Zewn臋trzn膮
Technologi臋, kt贸ra 艂膮czy AI z zewn臋trznymi 藕r贸d艂ami informacji. RAG pozwala modelom sztucznej inteligencji korzysta膰 z aktualnych danych i specjalistycznej wiedzy, zapewniaj膮c bardziej precyzyjne i wiarygodne odpowiedzi. To jak rozmowa z ekspertem, kt贸ry na bie偶膮co sprawdza fakty w zaufanych 藕r贸d艂ach.
-
Prompt Engineering: Sztuka Zadawania Pyta艅 Sztucznej Inteligencji
Czyli jak skutecznie komunikowa膰 si臋 z AI za pomoc膮 odpowiednio sformu艂owanych polece艅. Prompt engineering to najprostsza droga do uzyskania lepszych rezultat贸w od sztucznej inteligencji, dost臋pna dla ka偶dego bez wiedzy technicznej. Dowiedz si臋, jak ma艂e zmiany w sposobie zadawania pyta艅 mog膮 przynie艣膰 ogromn膮 r贸偶nic臋 w jako艣ci odpowiedzi.