Ik ben nu al meer dan 2 jaar bezig met het fijn afstemmen van LLM's! Hier zijn de top 5 technieken voor het fijn afstemmen van LLM's, uitgelegd met visuals:

Wat is context engineering❓ En waarom praat iedereen erover...👇 Context engineering wordt snel een cruciale vaardigheid voor AI-engineers. Het gaat niet langer alleen om slimme prompts; het gaat om de systematische orkestratie van context. 🔷 Het Probleem: De meeste AI-agenten falen niet omdat de modellen slecht zijn, maar omdat ze de juiste context missen om te slagen. Denk er eens over na: LLM's zijn geen gedachtenlezers. Ze kunnen alleen werken met wat je ze geeft. Context engineering houdt in dat je dynamische systemen creëert die bieden: - De juiste informatie - De juiste tools - In het juiste formaat Dit zorgt ervoor dat de LLM de taak effectief kan voltooien. 🔶 Waarom traditionele prompt engineering niet genoeg is: In het begin concentreerden we ons op "magische woorden" om betere reacties te krijgen. Maar naarmate AI-toepassingen complexer worden, is complete en gestructureerde context veel belangrijker dan slimme formuleringen. 🔷 4 Sleutelelementen van een Context Engineering Systeem: 1️⃣ Dynamische Informatie Stroom Context komt uit meerdere bronnen: gebruikers, eerdere interacties, externe gegevens, tool-aanroepen. Je systeem moet het allemaal intelligent samenbrengen. 2️⃣ Slimme Tool Toegang Als je AI externe informatie of acties nodig heeft, geef het de juiste tools. Formatteer de outputs zodat ze maximaal verteerbaar zijn. 3️⃣ Geheugenbeheer - Korte termijn: Samenvatten van lange gesprekken - Lange termijn: Onthoud gebruikersvoorkeuren over sessies heen 4️⃣ Formaat Optimalisatie Een korte, beschrijvende foutmelding is altijd beter dan een enorme JSON-blob. 🔷 De Conclusie Context engineering wordt de nieuwe kernvaardigheid omdat het de echte bottleneck aanpakt: niet de modelcapaciteit, maar de informatiearchitectuur. Naarmate modellen beter worden, wordt de kwaliteit van de context de beperkende factor. Ik zal meer delen naarmate dingen evolueren en concreter worden! Blijf op de hoogte!! 🙌 ____ Als je het inzichtelijk vond, deel het dan opnieuw met je netwerk. Vind me → @akshay_pachaar ✔️ Voor meer inzichten en tutorials over LLM's, AI-agenten en machine learning!

Kennisdistillatie in LLM's, duidelijk uitgelegd:

Hoe LLM's LLM's trainen, duidelijk uitgelegd (met visuals):

Laten we een "Chat met je Code" RAG-app bouwen met Qwen3-Coder:

MCP aangedreven multimodale RAG-app! Het laat je RAG doen over: - Audio - Video - Afbeeldingen - En tekst 100% open-source, hier is een stapsgewijze handleiding:

Ik heb zojuist de ultieme MCP-server gebouwd voor Multimodale AI. Het stelt je in staat om RAG te doen over audio, video, afbeeldingen en tekst! 100% open-source, hier is de volledige uitleg...👇

Transformer vs. Mengsel van Experts in LLM's, visueel uitgelegd:

Universeel Tool Calling Protocol! Een veiligere, betrouwbare en schaalbare alternatieve voor MCP. Universeel Tool Calling Protocol (UTCP) laat elke agent praten met elk hulpmiddel—HTTP, gRPC, WebSocket, zelfs je lokale CLI—zonder wrappers, latentie of lock-in. 100% open-source.

🤖 🛡️ Cleanlab Vertrouwensscore Het krachtige vertrouwensscoresysteem van Cleanlab voorkomt AI-hallucinaties in klantenservice, en integreert naadloos met LangGraph om problematische reacties te detecteren en te blokkeren voordat ze de gebruikers bereiken. Verken de technische implementatie hier: