LLM w praktyce
Dowiedz się, jak tworzyć, testować, debugować i weryfikować LLM
Webinar: 13 luty (czwartek) o godz. 19:00
Posłuchaj praktyka
100% praktyki
LLM, RAG, Agenci AI
7 pułapek, w które wpada większość
Vladimir Alekseichenko ma 10+ lat w praktycznym ML, wdrożenia dla Fortune 500 oraz przeszkolił 5000+ osób z ML z firm takich jak Google, IBM, Intel, Microsoft, Orange, Oracle, Cisco, Nokia, Motorola, Adobe, General Electric, Allegro, OLX, Asseco, Comarch, Ryanair, UBS, Revolut, Santander, ING, PKO, RTV EURO AGD, RTB House, Brainly i wiele innych.
Dlaczego większość wciąż uczy się i wdraża w projektach LLM to, co nie działa stabilnie lub nad czym nie ma kontroli? 🤔
Większość tego, co znajdziesz w internecie o LLM, powiela te same błędy – też tam byłem! Sprawdziłem wiele rzeczy, które nie działają, aby znaleźć to, co działa. Podzielę się z Tobą tym, co faktycznie sprawdziło się u mnie w praktyce.
Wiesz, że hype na AI nie oznacza, że każde rozwiązanie działa. Podejmując decyzje dotyczące LLM, liczą się fakty: kontrola jakości, stabilność i przewidywalność.
✅ Dlaczego większość rozwiązań LLM nie nadaje się do produkcji – i jak znaleźć te, które mają sens?
✅ Jak zapobiegać niekontrolowanym halucynacjom modeli i zadbać o realną jakość odpowiedzi?
✅ Jakie są konkretne przypadki biznesowe, gdzie LLM faktycznie działa – i kiedy lepiej go nie używać?
✅ Jak odróżnić stabilne rozwiązania LLM od marketingowego szumu i uniknąć nietrafionych inwestycji?
✅ Jak unikać typowych błędów, które generują niekontrolowane koszty i frustrację zespołu?
✅ Jak budować systemy RAG, które zwracają powtarzalne i kontrolowane odpowiedzi, zamiast generować przypadkowe treści?
✅ Agenci AI – kiedy mają sens biznesowy, a kiedy to tylko hype? Jak minimalizować ich niepewność, by uniknąć kosztownych błędów?
Chcesz usłyszeć odpowiedzi na te pytania? Koniecznie zapisz się już teraz!
✅ Dlaczego większość rozwiązań LLM nie nadaje się do produkcji – i jak znaleźć te, które mają sens?
✅ Jak zapobiegać niekontrolowanym halucynacjom modeli i zadbać o realną jakość odpowiedzi?
✅ Jakie są konkretne przypadki biznesowe, gdzie LLM faktycznie działa – i kiedy lepiej go nie używać?
✅ Jak odróżnić stabilne rozwiązania LLM od marketingowego szumu i uniknąć nietrafionych inwestycji?
✅ Jak unikać typowych błędów, które generują niekontrolowane koszty i frustrację zespołu?
✅ Jak budować systemy RAG, które zwracają powtarzalne i kontrolowane odpowiedzi, zamiast generować przypadkowe treści?
✅ Agenci AI – kiedy mają sens biznesowy, a kiedy to tylko hype? Jak minimalizować ich niepewność, by uniknąć kosztownych błędów?
Chcesz usłyszeć odpowiedzi na te pytania? Koniecznie zapisz się już teraz!
Dlaczego warto dołączyć do webinarium ?
To NIE jest kolejny webinar o LangChain, LlamaIndex...
Tym bardziej że nawet NIE polecam używania tych bibliotek na produkcji. Praktycy już wiedzą, że LLM to nie magia. Ale mainstream dalej pędzi na skróty – bierzemy "znaną" bibliotekę i 5-10-15 minut i niby mamy "działające" rozwiązanie. Super... tylko że to złudzenie. Jeśli chcesz zbudować system LLM, któremu można zaufać, musisz podejść do tego z głową. Same narzędzia nie wystarczą.
Uwaga! Nadal trzeba myśleć 🙂
Uwaga! Nadal trzeba myśleć 🙂
Praktyczne doświadczenie w uczeniu maszynowym – 10+ lat, w programowaniu – 15+ lat;
Potrafi tłumaczyć skomplikowane pojęcia z matematyki, statystyki i programowania w prosty sposób, używając przykładów z życia i funkcjonowania biznesu;
Dziesiątki (raczej setki) modele uczenia maszynowego wdrożonych do produkcji;
CEO i założyciel DataWorkshop;
Konsultuje i wspiera przy wdrażaniu duże i małe firmy (Fortune 500 i inne) w praktycznym podejściu do uczenia maszynowego;
Autor 7 praktycznych kursów: LLM, Python, ML/DS od podstaw, statystyka SQL, NLP, szeregi czasowe;
Regularny prelegent i twórca międzynarodowej konferencji DWCC poświęconej uczeniu maszynowemu i sztucznej inteligencji.;
Twórca wiele inicjatyw i warsztatów z uczenia maszynowego dla dziesiątki tysięcy ludzi: "Korona wyzwań", "Matryca", "DWgym", "DWthon", "DWTools", "DWChampions".
Prowadzi podcast Biznes Myśli (> 250 000 odsłuchań), słuchasz?
Potrafi tłumaczyć skomplikowane pojęcia z matematyki, statystyki i programowania w prosty sposób, używając przykładów z życia i funkcjonowania biznesu;
Dziesiątki (raczej setki) modele uczenia maszynowego wdrożonych do produkcji;
CEO i założyciel DataWorkshop;
Konsultuje i wspiera przy wdrażaniu duże i małe firmy (Fortune 500 i inne) w praktycznym podejściu do uczenia maszynowego;
Autor 7 praktycznych kursów: LLM, Python, ML/DS od podstaw, statystyka SQL, NLP, szeregi czasowe;
Regularny prelegent i twórca międzynarodowej konferencji DWCC poświęconej uczeniu maszynowemu i sztucznej inteligencji.;
Twórca wiele inicjatyw i warsztatów z uczenia maszynowego dla dziesiątki tysięcy ludzi: "Korona wyzwań", "Matryca", "DWgym", "DWthon", "DWTools", "DWChampions".
Prowadzi podcast Biznes Myśli (> 250 000 odsłuchań), słuchasz?
Twórca autorskich kursów ML/AI
CEO DataWorkshop
CEO DataWorkshop
Vladimir Alekseichenko
Mocne strony:
Kreatywne podejście,
Krytyczne myślenie,
Zdolność inspirowania uczniów i wzmacniania ich wiary we własne siły,
Umiejętność skierowania na właściwą drogę w celu rozwiązania postawionych zadań.
Kreatywne podejście,
Krytyczne myślenie,
Zdolność inspirowania uczniów i wzmacniania ich wiary we własne siły,
Umiejętność skierowania na właściwą drogę w celu rozwiązania postawionych zadań.
Co wolisz z LLM: udawanie czy stabilne rozwiązania pod kontrolą?
Kontakt
Masz pytania? To dobrze, bez pytań nie ma nauki. Pisz śmiało!
Mogilska 43, 31-545
Kraków, Polska
Kraków, Polska