Jag har finjusterat LLM:er i mer än 2 år nu! Här är de 5 bästa LLM-finjusteringsteknikerna, förklarade med bilder:

Vad är kontextteknik?❓ Och varför pratar alla om det... 👇 Kontextteknik håller snabbt på att bli en avgörande färdighet för AI-ingenjörer. Det handlar inte längre bara om smarta maningar; Det handlar om systematisk orkestrering av kontext. 🔷 Problemet: De flesta AI-agenter misslyckas inte för att modellerna är dåliga, utan för att de saknar rätt kontext för att lyckas. Tänk på det: LLM:er är inte tankeläsare. De kan bara arbeta med det du ger dem. Kontextteknik innebär att skapa dynamiska system som erbjuder: - Rätt information - Rätt verktyg - I rätt format Detta säkerställer att LLM effektivt kan slutföra uppgiften. 🔶 Varför Traditional Prompt Engineering inte räcker: Tidigt fokuserade vi på "magiska ord" för att locka fram bättre svar. Men i takt med att AI-tillämpningar blir mer komplexa är det mycket viktigare med ett fullständigt och strukturerat sammanhang än smarta formuleringar. 🔷 4 nyckelkomponenter i ett kontexthanteringssystem: 1️⃣ Dynamiskt informationsflöde Kontexten kommer från flera källor: användare, tidigare interaktioner, externa data, verktygsanrop. Ditt system måste få ihop allt på ett intelligent sätt. 2️⃣ Åtkomst till smarta verktyg Om din AI behöver extern information eller åtgärder, ge den rätt verktyg. Formatera utdata så att de är maximalt smältbara. 3️⃣ Minneshantering - Kortsiktigt: Sammanfatta långa samtal - Långsiktigt: Komma ihåg användarinställningar mellan sessioner 4️⃣ Optimering av format Ett kort, beskrivande felmeddelande slår en massiv JSON-blob varje gång. 🔷 Slutsatsen Kontextteknik håller på att bli den nya kärnkompetensen eftersom den tar itu med den verkliga flaskhalsen: inte modellkapacitet, utan informationsarkitektur. I takt med att modellerna blir bättre blir kontextkvaliteten den begränsande faktorn. Jag kommer att dela med mig mer i takt med att saker och ting utvecklas och blir mer konkreta! Håll ögonen öppna!! 🙌 ____ Om du tyckte att det var insiktsfullt, dela det igen med ditt nätverk. Hitta mig → @akshay_pachaar ✔️ För fler insikter och handledningar om LLM:er, AI-agenter och maskininlärning!

Kunskapsdestillation i LLM, tydligt förklarat:

Hur LLM:er tränar LLM:er, tydligt förklarat (med bilder):

Låt oss bygga en "Chatta med din kod" RAG-app med Qwen3-Coder:

MCP-driven multimodal RAG-app! Det låter dig göra RAG över: -Ljud -Video -Bilder - Och text 100 % öppen källkod, här är en steg-för-steg-guide:

Jag har precis byggt den ultimata MCP-servern för multimodal AI. Det låter dig göra RAG över ljud, video, bilder och text! 100 % öppen källkod, här är hela uppdelningen... 👇

Transformator vs. blandning av experter på LLM, visuellt förklarat:

Universellt protokoll för verktygsanrop! Ett säkrare, pålitligare och skalbart alternativ till MCP. Med UTCP (Universal Tool Calling Protocol) kan alla agenter prata med valfritt verktyg – HTTP, gRPC, WebSocket, till och med ditt lokala CLI – utan omslutningar, svarstid eller inlåsning. 100 % öppen källkod.

🤖 🛡️ Cleanlab Förtroendebedömning Cleanlabs kraftfulla trust scoring-system förhindrar AI-hallucinationer i kundsupport och integreras sömlöst med LangGraph för att upptäcka och blockera problematiska svar innan de når användarna. Utforska den tekniska implementeringen här: