Фундаментальное отличие LLM от классического ML

#ai#llm#machine-learning#constraints#paradigm-shift

Фундаментальное отличие LLM от классического ML

Традиционный Machine Learning требовал собрать большой объем данных, разметить их и натренировать модель для решения одной конкретной задачи. LLM изменили эту парадигму: обученные на всем интернете, они могут решать множество разных задач без специальной подготовки данных. Это радикально снижает барьер входа и затраты на внедрение AI-решений.

Источник: Workshop transcript, 2025-10-01

Связанные заметки

LLM устраняют необходимость в специализированных датасетах

#ai#llm#machine-learning

Эволюция AI от Machine Learning к LLM

#ai#machine-learning#history

Регуляторные силы в AI-автоматизации

#ai#automation#constraints

AI в продажах через автоматизацию email-коммуникации

#ai#automation#productivity

Токены как единица измерения контекстного окна

#ai#constraints#tools

Хотите глубже изучить ai и автоматизация?

AI Product Engineer

85% выпускников запустили AI-фичу в production

Узнать о курсе

Исследуйте больше связей

Эта заметка — часть сети из 2,400+ взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.

Открыть граф знаний