Jeg har finjustert LLM-er i mer enn 2 år nå! Her er de 5 beste LLM-finjusteringsteknikkene, forklart med bilder:

Hva er kontekstteknikk❓ Og hvorfor snakker alle om det... 👇 Kontekstteknikk er raskt i ferd med å bli en avgjørende ferdighet for AI-ingeniører. Det handler ikke lenger bare om smart tilskyndelse; det handler om systematisk orkestrering av kontekst. 🔷 Problemet: De fleste AI-agenter mislykkes ikke fordi modellene er dårlige, men fordi de mangler den rette konteksten for å lykkes. Tenk på det: LLM-er er ikke tankelesere. De kan bare jobbe med det du gir dem. Kontekstteknikk innebærer å lage dynamiske systemer som tilbyr: - Riktig informasjon - De riktige verktøyene - I riktig format Dette sikrer at LLM effektivt kan fullføre oppgaven. 🔶 Hvorfor tradisjonell Prompt Engineering ikke er nok: Tidlig fokuserte vi på "magiske ord" for å lokke frem bedre svar. Men etter hvert som AI-applikasjoner vokser, er komplekse, fullstendige og strukturerte kontekster langt mer enn smarte formuleringer. 🔷 4 nøkkelkomponenter i et kontekstteknisk system: 1️⃣ Dynamisk informasjonsflyt Kontekst kommer fra flere kilder: brukere, tidligere interaksjoner, eksterne data, verktøykall. Systemet ditt må trekke alt sammen på en intelligent måte. 2️⃣ Smart verktøytilgang Hvis AI-en din trenger ekstern informasjon eller handlinger, gi den de riktige verktøyene. Formater utdataene slik at de er maksimalt fordøyelige. 3️⃣ Minne administrasjon - Kortsiktig: Oppsummer lange samtaler - Langsiktig: Husk brukerpreferanser på tvers av økter 4️⃣ Optimalisering av format En kort, beskrivende feilmelding slår en massiv JSON-blob hver gang. 🔷 Bunnlinjen Kontekstteknikk er i ferd med å bli den nye kjerneferdigheten fordi den adresserer den virkelige flaskehalsen: ikke modellkapasitet, men informasjonsarkitektur. Etter hvert som modellene blir bedre, blir kontekstkvaliteten den begrensende faktoren. Jeg vil dele mer etter hvert som ting utvikler seg og blir mer konkrete! Følg med!! 🙌 ____ Hvis du syntes det var innsiktsfullt, kan du dele det med nettverket ditt. Finn meg → @akshay_pachaar ✔️ For mer innsikt og opplæringer om LLM-er, AI-agenter og maskinlæring!

Kunnskapsdestillasjon i LLM-er, tydelig forklart:

Hvordan LLM-er trener LLM-er, tydelig forklart (med bilder):

La oss bygge en "Chat med koden" RAG-app ved hjelp av Qwen3-Coder:

MCP-drevet multimodal RAG-app! Den lar deg gjøre RAG over: -Lyd -Video -Bilder - Og tekst 100 % åpen kildekode, her er en trinn-for-trinn-guide:

Jeg har nettopp bygget den ultimate MCP-serveren for Multimodal AI. Den lar deg gjøre RAG over lyd, video, bilder og tekst! 100 % åpen kildekode, her er hele oversikten... 👇

Transformator vs. blanding av eksperter i LLM-er, visuelt forklart:

Universal Tool Calling-protokoll! Et tryggere, pålitelig og skalerbart alternativ til MCP. Universal Tool Calling Protocol (UTCP) lar enhver agent snakke med et hvilket som helst verktøy – HTTP, gRPC, WebSocket, til og med din lokale CLI – uten innpakning, ventetid eller låsing. 100 % åpen kildekode.

🤖 🛡️ Cleanlab Trust Scoring Cleanlabs kraftige tillitsscoringssystem forhindrer AI-hallusinasjoner i kundestøtte, og integreres sømløst med LangGraph for å oppdage og blokkere problematiske svar før de når brukere. Utforsk den tekniske implementeringen her: