Фундаментальное отличие LLM от классического ML
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
AI в продажах через автоматизацию email-коммуникации
#ai#automation#productivity
Токены как единица измерения контекстного окна
#ai#constraints#tools
Принцип GIGO применим к работе с языковыми моделями
#ai#systems-thinking#quality-control
Токенизация как причина слабости LLM в посимвольных задачах
#ai#constraints#theory-of-constraints
Низкий барьер экспериментирования с LLM
#ai#llm#experiments
Хотите глубже изучить ai и автоматизация?
AI Product Engineer
85% выпускников запустили AI-фичу в production
Узнать о курсеИсследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,400+ взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний