#llm

29 заметок • AI и автоматизация

Хотите глубже изучить эту тему?

AI Product Engineer

85% выпускников запустили AI-фичу в production

Узнать о курсе

Все заметки

Низкий барьер экспериментирования с LLM

#ai#llm#experiments#learning+2

Входные данные определяют качество выхода LLM

#ai#llm#prompt-engineering#tools

LLM как инструмент аугментации для knowledge workers

#ai#llm#augmentation#knowledge-management+2

LLM как система предсказания следующего слова

#ai#llm#technology#prediction

Универсальность LLM: от анализа сентимента до извлечения данных

#ai#llm#automation#cost-efficiency+1

Фундаментальное отличие LLM от классического ML

#ai#llm#machine-learning#constraints+1

Большая языковая модель как сжатый архив интернета

#ai#llm#technology#compression

Признаки интроспекции у больших языковых моделей

#AI#llm#introspection#research+1

Техники интерпретируемости от Anthropic

#AI#research#interpretability#anthropic+1

Эффект Элайзы в работе с LLM

#AI#cognitive-bias#llm#critical-thinking

Рационализация у LLM как у людей

#AI#llm#cognitive-bias#rationalization+1

LLM устраняют необходимость в специализированных датасетах

#ai#llm#machine-learning#automation+1

Открытие возможностей LLM через эксперименты

#ai#llm#experiments#automation+1

Страх перед AI побеждается пониманием

#ai#fear#learning#motivation+1

Универсальность LLM против специализации ML

#ai#llm#versatility#cost-efficiency+1

LLM как универсальный помощник для knowledge workers

#ai#llm#knowledge-work#product-management+1

Artificial Analysis как источник LLM-бенчмарков

#AI#llm#benchmarks#tools+2

LLM как слой валидации данных вместо традиционных проверок

#AI#programming#automation#llm+1

Шесть ключевых областей GenAI разработки

#AI#genai#llm#agents+2

Аудит и оптимизация финальных промптов через логирование

#AI#llm#tools#optimization+1

Build vs Buy для LLM-инфраструктуры до PMF

#AI#llm#startups#product-management+1

Разделение больших промптов на маленькие

#AI#llm#systems-thinking#engineering+1

Структурирование данных для LLM через разметку

#AI#llm#data#engineering+1

RAG предпочтительнее fine-tuning для часто обновляемых данных

#AI#llm#rag#fine-tuning+1

RAG с комбинированным поиском вместо чистого векторного

#AI#llm#rag#search+1

Начинать разработку LLM-приложений с промптов

#AI#llm#product-management#experimentation+1

Принцип Постела для LLM-приложений

#AI#llm#engineering#ux-design+1

Семантическое кэширование для LLM-запросов

#AI#llm#optimization#caching+1

Ограничения Llama 3 70B в function calling

#AI#llm#limitations#technology+2

Откройте для себя связи между темами

Исследовать граф знаний