llm.
Домен-специфичные LLM: как сделать ИИ реально полезным для вашего бизнеса
Универсальные модели вроде GPT хорошо справляются с широким классом задач, но буксуют в узких доменах. Они не знают специфику нишевых индустрий, их жаргон и не имеют доступа к проприетарным знаниям, которые делают ваш бизнес уникальным. Когда нужна система ИИ, которая действительно «понимает» именно вашу предметную область, стоит выбирать домен-специфичные LLM (DSLM).Gartner отмечает, что одной из двух крупнейших тем ИИ с завышенными ожиданиями сейчас являются AI-ready data («данные, готовые к ИИ»).
Собираем систему мониторинга ответов LLM на коленке
Наверняка вы сталкивались с ситуациями, когда модель начинает вести себя в проде не так, как задумывалось: например, ведётся на провокации пользователя или даёт некорректные ответы. Зачастую такие ошибки безобидны, но случаются и не очень приятные ситуации. А если речь идёт о чат-боте, который отвечает на вопросы в юридической или медицинской сфере — практически любая ошибка может быть критичной. Итак, мы плавно подошли к тому, что нужно каким-то образом валидировать ответы LLM. Давайте разберёмся, как это делать.
Как устроен AI-чат простыми словами
Для кого эта статья: для тех, кто только начинает знакомство с миром AI и хочет понять, что происходит «под капотом» - LLM, агенты, tooling и MCP. Стиль: я сознательно опускаю сложные детали, чтобы сохранить простоту и дать ясную общую картину.Введение - что перед нами и зачем это пониматьИтак - что такое любой AI-чат? По сути это клиент-серверное приложение: клиент - это фронтенд (веб-форма с чатом), сервер - бэкенд с API. Бэкенд общается с главным компонентом - большой языковой моделью (LLM, Large Language Model). LLM умеет предсказывать продолжение текста: вы даёте prompt
Данные не кончатся: как LLM навсегда изменили сбор и разметку мультимодальных данных и привели нас к SynthOps
Привет! Эта статья посвящена синтетическим данным и тому, как сбор данных и их разметка изменились навсегда. Поговорим про мультимодальную синтетику (аудио и изображения), генераторы, валидаторы, примеры классных генераций, датасеты, роль LLMок в этих процессах и трансформацию привычных пайпланов в концепцию SynthOps, которая требует других подходов по работе с данными. Я достаточно долгое время разрабатывал софт для разметки всего и вся любой сложности, рассказывал про то как LLMки пришли на замену (или помощь) людям в текстовых и мультимодальных данных
