Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack
Materiały o React, Node.js, TypeScript i AI. Przetłumaczony tekst jest pokazany, gdy istnieje. Jeśli nie, widać tekst angielski i dopisek o tym.
Tag: Fine-Tuning
Szkolenie agentów AI przedsiębiorstw: wybór między SFT, DPO, GRPO a RAG
Szkolenie agentów AI w przedsiębiorstwach: kiedy stosować SFT, DPO, GRPO, LoRA lub zwykły RAG oraz jak dostarczyć wynik w postaci utrwalonej, sprawdzonej i odwracalnej wersji.
50 min czytaniaTo, co odkrywa agent do porównywania modeli: zmiany stylu przyćmiewają drobne modyfikacje.
Agent do różnicowania modeli przeprowadził audyt drobnej optymalizacji LoRA w dziedzinie finansów: 82% prób wykryło zmianę długości i struktury, podczas gdy zamierzona zmiana w sposobie rozumowania pozostała niewidoczna.
15 min czytaniaAGI to problem uczenia się, a nie problem przechowywania danych.
Argument, że ciągłe uczenie się, a nie większe wagi, stanowi brakujący element sztucznej inteligencji, wraz z opisem pętli samouaktualizującej się, która weryfikuje każdą małą zmianę.
7 min czytaniaRAG, dopasowanie szczegółowe czy agenci: wybór odpowiedniego warstwy i kolejności jej budowy
RAG kontra fine-tuning kontra agenci AI: co robi każdy z nich, koszty, opóźnienia i możliwe błędy, zasady przybliżone, oraz asystent HR pokazujący kolejność ich budowy.
12 min czytaniaDopracowanie modeli stało się tanie, ale agenci wciąż potrzebują mechanizmu do zarządzania wagami.
Jak przekształcić przechowywane lekcje agenta w wagi przy użyciu samodystylacji w ramach tej samej polityki, czterech kryteriów promocji oraz dlaczego powtórzenie pętli trzy razy ją niszczy.
9 min czytaniaPrompting, RAG czy fine-tuning: zdiagnozuj warstwę przed podjęciem decyzji.
Praktyczny sposób wyboru pomiędzy promptingiem, RAG i fine-tuningiem w 2026 roku, wykorzystujący trzy pytania, schemat decyzyjny, koszty, aktualność oraz częste błędy.
9 min czytaniaOd przewidywania następnego tokena do wykonywania instrukcji: drobna optymalizacja modelu GPT
Jak z góry przeszkolony GPT uczy się wykonywać polecenia: formatowanie rekordów, zmiana etykiet, maski wypełniania, pętla treningowa, ograniczenia oceny oraz krok w kierunku preferencji DPO.
9 min czytaniaDestylacja z miękkimi etykietami dla agenta SQL o pojemności 0,8 miliarda: dlaczego słabszy nauczyciel Qwen zwyciężył
Dokonanie drobnej optymalizacji LoRA na podstawie miękkich etykiet typu top-k z zamrożonych śladów pozwoliło agentowi SQL o pojemności 0,8 miliarda parametrów rozwiązać 55 z 220 zadań, a słabszy model Qwen przewyższył silniejszy model GPT.
20 min czytaniaWyjaśnienie drobnej optymalizacji GRPO: Nauczanie lokalnego LLM rozumowania
GRPO porzuca krytyka PPO i uczy się na podstawie porównań grupowych. Omówienie pięciu kluczowych wielkości, funkcji nagrody oraz krótkiego skryptu treningowego Unsloth i TRL.
11 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.