Я займаюся тонким налаштуванням LLM вже більше 2 років! Ось 5 найкращих методів тонкого налаштування LLM, які пояснюються за допомогою візуальних матеріалів:

Що таке контекст-інжиніринг❓ І чому всі про це говорять... 👇 Контекстна інженерія швидко стає важливою навичкою для інженерів зі штучним інтелектом. Мова йде вже не тільки про розумні підказки; Йдеться про систематичну оркестровку контексту. 🔷 Проблема полягає в тому, що Більшість агентів штучного інтелекту зазнають невдачі не тому, що моделі погані, а тому, що їм не вистачає правильного контексту для успіху. Подумайте про це: LLM не читають думки. Вони можуть працювати тільки з тим, що ви їм даєте. Контекстний інжиніринг передбачає створення динамічних систем, які пропонують: - Правильна інформація - Правильні інструменти - У правильному форматі Це гарантує, що LLM може ефективно виконати поставлене завдання. 🔶 Чому традиційного оперативного інжинірингу недостатньо: На самому початку ми зосередилися на «чарівних словах», щоб отримати кращі відповіді. Але в міру того, як програми штучного інтелекту стають складними, повним і структурованим контекст має набагато більше значення, ніж розумні формулювання. 🔷 4 ключові компоненти контекстно-інженерної системи: 1️⃣ Динамічний потік інформації Контекст надходить із кількох джерел: користувачів, попередніх взаємодій, зовнішніх даних, дзвінків інструментів. Ваша система повинна розумно зібрати все це докупи. 2️⃣ Доступ до розумних інструментів Якщо вашому штучному інтелекту потрібна зовнішня інформація або дії, надайте йому правильні інструменти. Відформатуйте вихідні дані так, щоб вони були максимально засвоюваними. 3️⃣ Управління пам'яттю - Короткострокові: підбивайте підсумки довгих розмов - Довгостроковість: запам'ятовування налаштувань користувача під час сеансів 4️⃣ Оптимізація формату Коротке повідомлення з описом помилки щоразу перевершує величезну JSON-пляму. 🔷 У нижньому рядку Контекстна інженерія стає новою основною навичкою, оскільки вона вирішує справжнє вузьке місце: не можливості моделі, а інформаційну архітектуру. У міру того, як моделі вдосконалюються, обмежуючим фактором стає якість контексту. Я буду ділитися більше, коли все буде розвиватися і ставати більш конкретним! Слідкуйте за оновленнями!! 🙌 ____ Якщо ви вважаєте її корисною, надішліть запит у свою мережу. Знайди мене → @akshay_pachaar ✔️ Щоб отримати більше інформації та навчальних посібників про LLM, агентів штучного інтелекту та машинне навчання!

Дистиляція знань в ЛМ, чітко пояснена:

Як LLM тренують LLM, наочно пояснено (з наочними матеріалами):

Давайте створимо додаток "Chat with your Code" RAG за допомогою Qwen3-Coder:

Мультимодальний додаток RAG на базі MCP! Він дозволяє виконувати RAG над: -Аудіо -Відео -Зображення - І текст 100% відкритий вихідний код, ось покрокова інструкція:

Я щойно створив найкращий MCP-сервер для мультимодального штучного інтелекту. Він дозволяє виконувати RAG над аудіо, відео, зображеннями та текстом! 100% відкритий вихідний код, ось повна розбивка... 👇

Трансформатор проти суміші експертів з LLM, наочно пояснено:

Універсальний інструмент для дзвінків протоколу! Більш безпечна, надійна та масштабована альтернатива MCP. Універсальний протокол виклику інструментів (UTCP) дозволяє будь-якому агенту спілкуватися з будь-яким інструментом — HTTP, gRPC, WebSocket, навіть вашим локальним CLI — без обгорток, затримок або блокування. 100% відкритий вихідний код.

🤖 🛡️ Оцінка довіри Cleanlab Потужна система оцінки довіри Cleanlab запобігає галюцинаціям штучного інтелекту в службі підтримки клієнтів, легко інтегруючись з LangGraph для виявлення та блокування проблемних відповідей до того, як вони досягнуть користувачів. Ознайомтеся з технічною реалізацією тут: