Už více než 2 roky se věnuji dolaďování LLM! Zde je 5 nejlepších technik jemného doladění LLM, vysvětlených pomocí vizuálů:

Co je kontextové inženýrství❓ A proč o tom všichni mluví... 👇 Kontextové inženýrství se rychle stává klíčovou dovedností inženýrů AI. Už to není jen o chytrém nabádání; Je to o systematické orchestraci kontextu. 🔷 Problém: Většina agentů umělé inteligence selhává ne proto, že by modely byly špatné, ale proto, že postrádají správný kontext k úspěchu. Přemýšlejte o tom: LLM nejsou čtenáři myšlenek. Mohou pracovat pouze s tím, co jim dáte. Kontextové inženýrství zahrnuje vytváření dynamických systémů, které nabízejí: - Správné informace - Správné nástroje - Ve správném formátu Tím je zajištěno, že LLM může úkol efektivně dokončit. 🔶 Proč tradiční rychlé inženýrství nestačí: Na začátku jsme se zaměřili na "kouzelná slova", abychom vyloudili lepší reakce. Ale jak se aplikace umělé inteligence stávají složitými, úplný a strukturovaný kontext je mnohem důležitější než chytré formulace. 🔷 4 klíčové součásti systému kontextového inženýrství: 1️⃣ Dynamický tok informací Kontext pochází z více zdrojů: uživatelé, předchozí interakce, externí data, volání nástrojů. Váš systém musí vše inteligentně spojit. 2️⃣ Přístup k chytrému nástroji Pokud vaše umělá inteligence potřebuje externí informace nebo akce, dejte jí ty správné nástroje. Výstupy naformátujte tak, aby byly maximálně stravitelné. 3️⃣ Správa paměti - Krátkodobé: Shrňte dlouhé konverzace - Dlouhodobé: Zapamatovat si uživatelské předvolby napříč relacemi 4️⃣ Optimalizace formátu Krátká popisná chybová zpráva pokaždé překoná obrovský objekt blob JSON. 🔷 Sečteno a podtrženo Kontextové inženýrství se stává novou základní dovedností, protože řeší skutečné úzké hrdlo: nikoli schopnosti modelu, ale informační architekturu. Jak se modely zlepšují, limitujícím faktorem se stává kvalita kontextu. Podělím se o více, jak se věci budou vyvíjet a budou konkrétnější! Zůstaňte naladěni!! 🙌 ____ Pokud vám to připadalo užitečné, sdílejte to znovu se svou sítí. Najdi mě → @akshay_pachaar ✔️ Další poznatky a návody na LLM, AI agenty a strojové učení!

Destilace znalostí v LLM, jasně vysvětleno:

Jak LLM trénují LLM, jasně vysvětleno (s vizuálními prvky):

Pojďme vytvořit aplikaci RAG "Chat with your Code" pomocí Qwen3-Coder:

Multimodální aplikace RAG poháněná MCP! Umožňuje vám provádět RAG přes: -Audio -Video -Obrazy - A text 100% open-source, zde je průvodce krok za krokem:

Právě jsem vytvořil dokonalý MCP server pro multimodální AI. Umožňuje vám dělat RAG přes zvuk, video, obrázky a text! 100% open-source, zde je úplný rozpis... 👇

Transformátor vs. směs odborníků na LLM, vizuálně vysvětleno:

Univerzální protokol pro volání nástrojů! Bezpečnější, spolehlivá a škálovatelná alternativa k MCP. Protokol UTCP (Universal Tool Calling Protocol) umožňuje libovolnému agentovi komunikovat s libovolným nástrojem – HTTP, gRPC, WebSocket, dokonce i s místním CLI – bez obalů, latence nebo uzamčení. 100% open-source.

🤖 🛡️ Cleanlab Trust Scoring Výkonný systém hodnocení důvěryhodnosti společnosti Cleanlab zabraňuje halucinacím umělé inteligence v zákaznické podpoře a bezproblémově se integruje s LangGraph a detekuje a blokuje problematické reakce dříve, než se dostane k uživatelům. Prozkoumejte technickou implementaci zde: