Am reglat LLM-urile de mai bine de 2 ani! Iată primele 5 tehnici de reglare fină LLM, explicate cu imagini:

Ce este ingineria❓ contextului Și de ce toată lumea vorbește despre asta... 👇 Ingineria contextului devine rapid o abilitate crucială pentru inginerii AI. Nu mai este vorba doar de îndemnuri inteligente; este vorba despre orchestrarea sistematică a contextului. 🔷 Problema: Majoritatea agenților AI eșuează nu pentru că modelele sunt proaste, ci pentru că le lipsește contextul potrivit pentru a reuși. Gândiți-vă la asta: LLM-urile nu citesc gândurile. Ei pot lucra doar cu ceea ce le oferi. Ingineria contextului implică crearea de sisteme dinamice care oferă: - Informațiile corecte - Instrumentele potrivite - În formatul potrivit Acest lucru asigură că LLM poate finaliza eficient sarcina. 🔶 De ce ingineria tradițională promptă nu este suficientă: La început, ne-am concentrat pe "cuvinte magice" pentru a obține răspunsuri mai bune. Dar, pe măsură ce aplicațiile AI devin complexe, contextul complet și structurat contează mult mai mult decât formularea inteligentă. 🔷 4 componente cheie ale unui sistem de inginerie a contextului: 1️⃣ Flux dinamic de informații Contextul provine din mai multe surse: utilizatori, interacțiuni anterioare, date externe, apeluri de instrumente. Sistemul tău trebuie să le unească pe toate în mod inteligent. 2️⃣ Acces inteligent la instrumente Dacă AI are nevoie de informații sau acțiuni externe, oferă-i instrumentele potrivite. Formatați ieșirile astfel încât să fie digerabile la maximum. 3️⃣ Managementul memoriei - Pe termen scurt: rezumați conversațiile lungi - Pe termen lung: Amintiți-vă preferințele utilizatorului în toate sesiunile 4️⃣ Optimizarea formatului Un mesaj de eroare scurt și descriptiv bate de fiecare dată un blob JSON masiv. 🔷 Concluzia Ingineria contextului devine noua abilitate de bază, deoarece abordează adevăratul blocaj: nu capacitatea modelului, ci arhitectura informației. Pe măsură ce modelele se îmbunătățesc, calitatea contextului devine factorul limitativ. Voi împărtăși mai multe pe măsură ce lucrurile evoluează și devin mai concrete! Rămâneți pe fază!! 🙌 ____ Dacă ți s-a părut util, redistribui cu rețeaua ta. Găsește-mă → @akshay_pachaar ✔️ Pentru mai multe informații și tutoriale despre LLM-uri, agenți AI și învățare automată!

Distilarea cunoștințelor în LLM-uri, explicată clar:

Cum antrenează LLM-urile, explicat clar (cu imagini):

Să construim o aplicație RAG "Chat with your Code" folosind Qwen3-Coder:

Aplicație RAG multimodală alimentată de MCP! Vă permite să faceți RAG peste: -Audio -Video -Imagini - Și text 100% open-source, iată un ghid pas cu pas:

Tocmai am construit cel mai bun server MCP pentru inteligența artificială multimodală. Vă permite să faceți RAG prin audio, video, imagini și text! 100% open-source, iată defalcarea completă... 👇

Transformator vs. Amestec de experți în LLM-uri, explicat vizual:

Protocolul universal de apelare a instrumentelor! O alternativă mai sigură, fiabilă și scalabilă la MCP. Universal Tool Calling Protocol (UTCP) permite oricărui agent să comunice cu orice instrument - HTTP, gRPC, WebSocket, chiar și CLI local - fără wrappers, latență sau blocare. 100% open-source.

🤖 🛡️ Scorul de încredere Cleanlab Sistemul puternic de evaluare a încrederii de la Cleanlab previne halucinațiile AI în asistența pentru clienți, integrându-se perfect cu LangGraph pentru a detecta și bloca răspunsurile problematice înainte de a ajunge la utilizatori. Explorați implementarea tehnică aici: