Я занимаюсь тонкой настройкой LLM более 2 лет! Вот 5 лучших техник тонкой настройки LLM, объясненных с помощью визуализаций:

Что такое контекстная инженерия❓ И почему все об этом говорят...👇 Контекстная инженерия быстро становится важным навыком для инженеров ИИ. Дело уже не только в умных подсказках; речь идет о систематической организации контекста. 🔷 Проблема: Большинство агентов ИИ терпят неудачу не потому, что модели плохие, а потому, что им не хватает правильного контекста для успеха. Подумайте об этом: LLM не читают мысли. Они могут работать только с тем, что вы им даете. Контекстная инженерия включает в себя создание динамических систем, которые предлагают: - Правильную информацию - Правильные инструменты - В правильном формате Это гарантирует, что LLM может эффективно выполнить задачу. 🔶 Почему традиционной инженерии подсказок недостаточно: Сначала мы сосредоточились на "магических словах", чтобы получить лучшие ответы. Но по мере усложнения приложений ИИ полный и структурированный контекст имеет гораздо большее значение, чем умная формулировка. 🔷 4 ключевых компонента системы контекстной инженерии: 1️⃣ Динамический поток информации Контекст поступает из нескольких источников: пользователей, предыдущих взаимодействий, внешних данных, вызовов инструментов. Ваша система должна все это объединять разумно. 2️⃣ Умный доступ к инструментам Если вашему ИИ нужна внешняя информация или действия, дайте ему правильные инструменты. Форматируйте выводы так, чтобы они были максимально усвояемыми. 3️⃣ Управление памятью - Краткосрочная: Суммируйте длинные разговоры - Долгосрочная: Запоминайте предпочтения пользователей между сессиями 4️⃣ Оптимизация формата Краткое, описательное сообщение об ошибке всегда лучше, чем огромный JSON-блок. 🔷 Итог Контекстная инженерия становится новым основным навыком, потому что она решает настоящую узкую горлышко: не способность модели, а архитектура информации. По мере улучшения моделей качество контекста становится ограничивающим фактором. Я поделюсь больше, когда все будет развиваться и становиться более конкретным! Следите за новостями!! 🙌 ____ Если вы нашли это полезным, поделитесь с вашей сетью. Найдите меня → @akshay_pachaar ✔️ Для получения дополнительных идей и учебных материалов по LLM, агентам ИИ и машинному обучению!

Ясно объяснено: дистилляция знаний в LLM.

Как LLM обучают LLM, объяснено понятно (с иллюстрациями):

Давайте создадим приложение "Чат с вашим кодом" на основе Qwen3-Coder:

Приложение MCP с поддержкой мультимодального RAG! С его помощью вы можете выполнять RAG над: - Аудио - Видео - Изображениями - И текстом На 100% с открытым исходным кодом, вот пошаговое руководство:

Я только что создал идеальный сервер MCP для многомодального ИИ. Он позволяет вам выполнять RAG по аудио, видео, изображениям и тексту! 100% с открытым исходным кодом, вот полное описание...👇

Трансформер против Смешанной Экспертизы в LLM, визуально объяснено:

Универсальный протокол вызова инструментов! Более безопасная, надежная и масштабируемая альтернатива MCP. Универсальный протокол вызова инструментов (UTCP) позволяет любому агенту взаимодействовать с любым инструментом — HTTP, gRPC, WebSocket, даже с вашим локальным CLI — без оберток, задержек или зависимости. 100% с открытым исходным кодом.

🤖 🛡️ Оценка доверия Cleanlab Мощная система оценки доверия Cleanlab предотвращает галлюцинации ИИ в службе поддержки клиентов, бесшовно интегрируясь с LangGraph для обнаружения и блокировки проблемных ответов до их поступления пользователям. Изучите техническую реализацию здесь: