Saya telah menyempurnakan LLM selama lebih dari 2 tahun sekarang! Berikut adalah 5 teknik penyempurnaan LLM teratas, dijelaskan dengan visual:

Apa itu rekayasa❓ konteks Dan mengapa semua orang membicarakannya ... 👇 Rekayasa konteks dengan cepat menjadi keterampilan penting bagi insinyur AI. Ini bukan lagi hanya tentang dorongan yang cerdas; ini tentang orkestrasi konteks yang sistematis. 🔷 Masalahnya: Sebagian besar agen AI gagal bukan karena modelnya buruk, tetapi karena mereka tidak memiliki konteks yang tepat untuk berhasil. Pikirkanlah: LLM bukanlah pembaca pikiran. Mereka hanya dapat bekerja dengan apa yang Anda berikan kepada mereka. Rekayasa konteks melibatkan pembuatan sistem dinamis yang menawarkan: - Informasi yang tepat - Alat yang tepat - Dalam format yang tepat Ini memastikan LLM dapat menyelesaikan tugas secara efektif. 🔶 Mengapa Rekayasa Prompt Tradisional tidak cukup: Sejak awal, kami fokus pada "kata-kata ajaib" untuk membujuk respons yang lebih baik. Tetapi seiring dengan pertumbuhan aplikasi AI yang kompleks, konteks yang lengkap, dan terstruktur jauh lebih penting daripada frasa yang cerdas. 🔷 4 Komponen Utama dari Sistem Rekayasa Konteks: 1️⃣ Aliran Informasi Dinamis Konteks berasal dari berbagai sumber: pengguna, interaksi sebelumnya, data eksternal, panggilan alat. Sistem Anda perlu menyatukan semuanya dengan cerdas. 2️⃣ Akses Alat Cerdas Jika AI Anda membutuhkan informasi atau tindakan eksternal, berikan alat yang tepat. Format output sehingga mudah dicerna secara maksimal. 3️⃣ Manajemen Memori - Jangka pendek: Ringkas percakapan panjang - Jangka panjang: Mengingat preferensi pengguna di seluruh sesi 4️⃣ Optimasi Format Pesan kesalahan deskriptif singkat mengalahkan blob JSON besar setiap saat. 🔷 Kesimpulan Rekayasa konteks menjadi keterampilan inti baru karena mengatasi kemacetan yang sebenarnya: bukan kemampuan model, tetapi arsitektur informasi. Seiring dengan semakin baik model, kualitas konteks menjadi faktor pembatas. Saya akan berbagi lebih banyak saat hal-hal berkembang dan menjadi lebih konkret! Menantikan!! 🙌 ____ Jika Anda merasa berwawasan luas, bagikan kembali dengan jaringan Anda. Temukan saya → @akshay_pachaar ✔️ Untuk wawasan dan tutorial lebih lanjut tentang LLM, Agen AI, dan Pembelajaran Mesin!

Distilasi pengetahuan dalam LLM, dijelaskan dengan jelas:

Bagaimana LLM melatih LLM, dijelaskan dengan jelas (dengan visual):

Mari kita bangun aplikasi RAG "Obrolan dengan Kode Anda" menggunakan Qwen3-Coder:

Aplikasi RAG multimodal bertenaga MCP! Ini memungkinkan Anda melakukan RAG atas: -Audio -Video -Gambar - Dan teks 100% open-source, berikut panduan langkah demi langkah:

Saya baru saja membangun server MCP terbaik untuk Multimodal AI. Ini memungkinkan Anda melakukan RAG melalui audio, video, gambar, dan teks! 100% open-source, berikut rincian lengkapnya... 👇

Transformer vs. Campuran Ahli dalam LLM, dijelaskan secara visual:

Protokol Panggilan Alat Universal! Alternatif MCP yang lebih aman, andal, dan terukur. Universal Tool Calling Protocol (UTCP) memungkinkan agen mana pun berbicara dengan alat apa pun—HTTP, gRPC, WebSocket, bahkan CLI lokal Anda—tanpa pembungkus, latensi, atau penguncian. 100% sumber terbuka.

🤖 🛡️ Penilaian Kepercayaan Cleanlab Sistem penilaian kepercayaan Cleanlab yang kuat mencegah halusinasi AI dalam dukungan pelanggan, terintegrasi secara mulus dengan LangGraph untuk mendeteksi dan memblokir respons bermasalah sebelum menjangkau pengguna. Jelajahi implementasi teknis di sini: