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: NLP
Dlaczego istnieje RAG: pamięć parametryczna, gęste wyszukiwanie oraz artykuł z 2020 roku
Dlaczego istnieje RAG: ograniczenia pamięci parametrycznej, jak BM25 i embeddingi doprowadziły do gęstego wyszukiwania, oraz jakie są kompromisy pomiędzy RAG-Sequence a RAG-Token w artykule.
7 min czytaniaPotwierdzenia zamówień audytowych, których agent nigdy nie wystawił: sprawdzanie wartości zamiast sformułowań
Jak stworzyć narzędzie do oceny spójności roszczeń dla agenta obsługi klienta, który składa rzeczywiste zamówienia: podzielić wyniki według właściciela, sprawdzić identyfikatory w porównaniu z wynikami narzędzia.
16 min czytaniaCzyszczenie danych dla RAG produkcyjnego: kodowanie, OCR, usuwanie duplikatów i PII
Jak przekształcić zanalizowane dokumenty firmowe w tekst gotowy do wyszukiwania: naprawa kodowania, usuwanie szablonów i duplikatów, flagi ryzykownego OCR, obsługa języków oraz maskowanie danych osobowych.
21 min czytaniaJak RAG ogranicza halucynacje modeli LLM: wyszukiwanie, embeddingi i zastosowania w przedsiębiorstwach
Dlaczego modele językowe odpowiadają błędnie z pewnością siebie i jak RAG umożliwia im opieranie się na aktualnych danych: architektura dwuczęściowa, embeddingi, kompromisy i ograniczenia w drodze drobnej optymalizacji.
9 min czytaniaOd reguł do transformatorów: jak NLP nauczyło się radzić sobie z kontekstem
Krótka historia przetwarzania języka naturalnego: systemy oparte na regułach, N-gramy, modele Markova, wektory słów, RNN-y, mechanizm uwagi, Transformers oraz duże modele językowe zbudowane na ich podstawie.
7 min czytaniaDlaczego transformery używają funkcji sinusowej i kosinusowej do kodowania pozycyjnego
Krok po kroku wyjaśnienie sinusoidalnego kodowania pozycyjnego – od tego, dlaczego mechanizm uwagi ignoruje kolejność słów, po zegary pracujące z różną prędkością, przykład 12-wymiarowy z rozwiązaniem oraz rotacja.
8 min czytaniaStworzenie Transformer od zera w PyTorch: uwaga, koder i dekoder
Krok po kroku kod w PyTorch dla kluczowych elementów Transformer: kodowanie pozycyjne, skalowane iloczyny skalarnych i uwaga wielogłowa, warstwy feed-forward, stos kodera oraz podstawy dekodera.
8 min czytaniaDlaczego języki indyjskie wymagają większej liczby tokenów w modelach LLM oraz jak rozwiązano problemy z tokenizerami.
Ta sama zdanie wymaga 5 tokenów w języku angielskim i 34 w języku tamilskim. Zobacz, jak dane treningowe BPE powodują to zjawisko, jaka jest konieczność rebalansowania oraz zmiana wielkości słownika, i w jaki sposób odbywa się rozszerzanie słownika.
8 min czytaniaInżynieria uprzęży – podstawa niezawodnych agentów AI
Wykorzystaj inżynierię jako podstawę niezawodnych agentów AI: czym jest LLM, co sprawia, że jest on agentem, oraz co dodaje framework wokół samego cyklu agenta.
11 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.