Статьи для тех, кто
выводит стек в прод
Оригинальные материалы о React, Node.js, TypeScript и AI — из той же практики, что и наше операторское ПО. Текст статей на английском.
Тег: AI Engineering
Диагностика проблем с выводом ЯИИ: когда использовать запросы, извлечение данных или тонкую настройку
Способ определения на основе симптомов того, требуется ли слабой функции ИИ лучший промпт, слой поиска или доработка, а также почему обучение модели на фактах приводит к обратному эффекту.
7 мин чтенияРабота с LoRA для локальной настройки: проверка, объединение и избежание скрытых сбоев
Докажите, что адаптер LoRA действительно улучшил небольшую модель, объедините её с другими компонентами и предоставьте через локальный API, совместимый с OpenAI, а также выявите сбои, приводящие к ошибочным результатам.
12 мин чтенияШесть концепций ИИ, которые подскажут вам, что проверить перед тем, как доверять ответу
Токены, окна контекста, параметр температуры, галлюцинации, технологии RAG и агенты рассматриваются как инструменты проверки, которые позволяют выявлять ошибки, контролировать затраты и оценивать утверждения ИИ-продуктов.
10 мин чтенияСоздание мультимодальных приложений на основе моделей составления речи, визуализации и генерации
Узнайте о шести основных компонентах мультимодального ИИ, о том, как голосовой ввод, зрение и генеративные модели объединяются в работающие цепочки, а также о том, с какими открытыми инструментами и проектами стоит начать.
11 мин чтенияУлучшение ответов RAG: по одному измеримому изменению за раз
Рабочий процесс, основанный на поэтапных мерах, для улучшения слабых ответов RAG: поочередно настраивайте разбиение на фрагменты, параметр top_k, переранжирование, гибридный поиск и переписывание запросов, при этом отслеживайте показатели получения информации.
4 мин чтенияПятнадцать концепций LLM, рассмотренных через один запрос от бота-поддержки
Пройдитесь по одному вопросу клиента с помощью ИИ-ассистента, чтобы понять, что на самом деле делают модели, токены, эмбеддинги, контекст, RAG, агенты и методы оценки, и где заканчивается функционал каждого из них.
13 мин чтенияИнструменты оценки для приложений LLM: наборы данных, методы оценки и механизмы обнаружения регрессии
Узнайте, что такое инструмент оценки LLM, каковы его четыре основных компонента, и как он выявляет регрессию в запросах и справедливо сравнивает модели до того, как они попадут к пользователям.
9 мин чтенияОт отсканированных лабораторных отчетов к структурированным данным: компромиссы в архитектуре OCR
Как стартап в сфере здравоохранения с ограниченным бюджетом может сравнить библиотеки OCR, API Google Cloud и самостоятельно развернутые нейронные сети для обработки изображений при преобразовании медицинских сканов в структурированный JSON.
8 мин чтенияПочему вызов LLM — это не приложение: какое место занимает LangChain в пайплайне RAG
Узнайте, что на самом деле делает LangChain, проследив работу приложения для ответов на вопросы к документам от загрузки PDF до получения обоснованного ответа, и определите, когда альтернативная платформа будет более подходящей.
11 мин чтения
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.