Czy cały szum wokół LLM to tylko marketingowa bańka?  Choć szum wokół LLM powoli cichnie, ich prawdziwy potencjał  LLM dopiero się ujawnia. Kluczem do sukcesu nie jest ślepe podążanie za trendami, ale świadome i ustrukturyzowane podejście, oparte na zrozumieniu zarówno możliwości, jak i ograniczeń tych modeli. W tym odcinku podcastu Biznes Myśli kontynuję wątek o praktycznym zastosowania LLM w biznesie.Partnerem podcastu jest DataWorkshop.Dowiesz się:- Czym różni się myślenie specjalisty od ML od programisty i dlaczego to kluczowe w pracy z LLM?- Jakie są największe wyzwania związane z wdrażaniem LLM na produkcję i jak je pokonać?- 7 kroków do stworzenia solidnego rozwiązania LLM, któremu możesz zaufać i które przyniesie realne korzyści.- "Mapa wiedzy" - nowatorskie podejście do LLM, o którym raczej nie wiesz :) Subskrybuj i włącz powiadomienia - Twoja droga do praktycznego ML zaczyna się od jednego kliknięcia: https://www.youtube.com/@DataWorkshop?sub_confirmation=1 Zostaw like, bo więcej lajków = więcej praktycznych treści dla Ciebie! Co o tym myślisz? Zostaw komentarz! Masz pytanie? Zadaj je - chętnie odpowiem. Poznajmy się lepiej! Zaproś mnie do swojej sieci na LinkedIn:  https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko/ Zainicjuj rozmowę o ML w firmie, polecając ten podcast. Zainspiruj zespół do wdrażania ML! Spis treści:00:01:42 - Wprowadzenie do praktycznego LLM00:03:06 - Statystyki popularności ChatGPT00:07:45 - Oczekiwania biznesu wobec AI00:09:50 - Ewolucja programowania i ML00:12:36 - Krytyka podejścia no-code00:14:37 - Dlaczego kod jest ważny w biznesie00:18:28 - Nieprzewidywalność ML i zarządzanie błędami00:20:50 - Wyzwania w praktycznym zastosowaniu LLM00:27:00 - Kluczowe role w komunikacji z LLM00:28:34 - Koncepcja "design by contract"00:33:34 - Strukturyzacja danych w pracy z LLM00:39:58 - Testowanie etapów pracy z LLM00:41:08 - Tworzenie własnych leaderboardów00:46:40 - Mapy wiedzy w LLM00:47:44 - Integracja klasycznego ML z LLM00:54:30 - Koncepcja kursu "Praktyczny LLM"00:55:30 - Programista 3.0 - nowe podejście do AIPoczytać możesz tutaj:  https://biznesmysli.pl/praktyczny-llm/Tu możesz oglądać video: https://youtu.be/hJVD876wDyAPamiętaj, że LLM to nadal ML! Niepewność i błędy to nieodłączna część uczenia maszynowego. Zamiast oczekiwać cudów, skup się na zarządzaniu ryzykiem, weryfikacji wyników i budowaniu mechanizmów kontroli.Skoncentruj się na strukturze i kontroli. Definiuj precyzyjne schematy wejścia i wyjścia dla swoich modeli, korzystaj ze "structured output" i waliduj każdy etap procesu. Traktuj LLM jak element większego systemu, który wymaga odpowiedniego zaprojektowania i nadzoru.Nie ufaj ślepo leaderboardom. To, co sprawdza się w testach, nie zawsze przekłada się na realne problemy. Twórz własne benchmarki, dostosowane do specyfiki Twoich zastosowań.Chcesz więcej? Zajrzyj do moich kursów online i ucz się ML i analizy danych w praktyce! DS/ML od podstaw - https://dataworkshop.eu/pl/practical-machine-learning Python - https://dataworkshop.eu/pl/intro-python Statystyka - https://dataworkshop.eu/statistics SQL - https://dataworkshop.eu/pl/sql Time Series - https://dataworkshop.eu/pl/time-series NLP - https://dataworkshop.eu/pl/nlp Słuchaj BM wygodnie na Spotify, Apple Podcasts lub Google Podcasts: https://open.spotify.com/show/3ZUaHommHHZU6b4WJiyV2I https://podcastaddict.com/podcast/biznes-mysli/3028512 https://podcasts.apple.com/us/podcast/biznes-myśli/id1215290277 https://music.youtube.com/playlist?list=PLWOCRT27Z94XZzwcRI9-ExMyUXeBrF3W_#llm #genai #ai #production #ml