Latest blog posts by Krzysztof Kacprzak

Dowiedz się, w jaki sposób dostosowywanie dużych modeli językowych (LLM) do zastrzeżonych danych może usprawnić operacje biznesowe, zwiększyć wydajność i zapewnić przewagę konkurencyjną.

Zapoznaj się ze szczegółowym porównaniem Cohere i GPT-4, badając ich architektury, możliwości i aplikacje w świecie rzeczywistym. Dowiedz się, jak te modele językowe AI różnią się podejściem do przetwarzania języka naturalnego, wpływem na różne branże i względami etycznymi związanymi z ich wdrażaniem. Niezbędna lektura do zrozumienia obecnego stanu i przyszłego kierunku modeli językowych AI.

Poznaj wpływ ChatGPT na inżynierię oprogramowania, od generowania kodu po optymalizację przepływu pracy, podkreślając mocne strony, wyzwania i przyszłe możliwości.

Wdrażanie LLM w biznesie wymaga starannego planowania, prototypowania, testowania i ciągłej optymalizacji. W tym artykule przedstawiono podejście krok po kroku do skalowania rozwiązań LLM od koncepcji do produkcji, zapewniając doskonałość operacyjną i innowacyjność.

Poznaj kluczowe różnice między Roberta i GPT-4, dwoma wiodącymi modelami NLP. RoberTA jest zoptymalizowana pod kątem głębokiego zrozumienia kontekstu, dzięki czemu idealnie nadaje się do zadań analitycznych i klasyfikacyjnych, podczas gdy GPT-4 wyróżnia się w generowaniu spójnego, podobnego do człowieka tekstu do zastosowań kreatywnych i konwersacyjnych. W tym artykule wyjaśniono ich architekturę, metody treningowe i najlepsze przypadki użycia, pomagając wybrać odpowiedni model do potrzeb NLP.

Poznaj ewolucję od BERT do Roberta, podkreślając ich różnice treningowe, wydajność, zastosowania i postępy w zakresie możliwości NLP.

Poznaj zalety i wady LLM o otwartym i zamkniętym kodzie źródłowym, porównując elastyczność, dostosowywanie, zasoby i przejrzystość wdrażania projektów AI.

LLM stwarzają nowe zagrożenia związane z prywatnością i bezpieczeństwem danych, od wycieku danych po wyzwania dotyczące stronniczości i wytłumaczalności. Ten artykuł wyjaśnia te problemy i zaleca zaawansowane techniki — takie jak tokenizacja, zróżnicowana prywatność i bezpieczna obsługa — w celu ochrony poufnych informacji.