Siła małych modeli AI – Michał Furmankiewicz (Microsoft) скачать в хорошем качестве

Siła małych modeli AI – Michał Furmankiewicz (Microsoft)

Dołącz do AI_Managers 👉 https://www.aimanagers.pl AI to nie tylko potężne, wielkie modele językowe typu GPT-4. W tym nagraniu Michał Furmankiewicz (Principal Program Manager w AI Industry w Microsoft) udowadnia, jak z sukcesem wdrażać Małe Modele Językowe (SLM), precyzyjnie dopasowane do specyficznych branż. Zero teoretyzowania, same fakty o tym, dlaczego "mniejsze" oznacza często wyższą dokładność, niższe koszty i pełną kontrolę nad firmowymi danymi. Dowiedz się, dlaczego generyczne modele LLM często zawodzą w specjalistycznych zadaniach i jak unikać halucynacji w systemach typu RAG. Michał zdradza proces fine-tuningu oraz pokazuje potężne case studies z sektora finansowego i produkcyjnego. Dowiesz się: Koszty i zasoby W DÓŁ: Dlaczego utrzymanie małych modeli i ich fine-tuning są nieporównywalnie tańsze, szybsze i nie wymagają ogromnych klastrów serwerowych. Zgodność w finansach ROBI SIĘ SAMA: Jak model Saifr w Fidelity zautomatyzował weryfikację setek tysięcy maili pod kątem ścisłych reguł compliance i ukrytego ryzyka. Projektowanie 3D językiem naturalnym: W jaki sposób Siemens wykorzystał mały model AI do generowania kodu, pozwalając na edycję projektów CAD/CAM za pomocą zwykłych poleceń tekstowych. Dane syntetyczne w GODZINY: Jak wytrenować własny model, nie mając ogromnych baz danych – dlaczego do startu wystarczy zaledwie 100 formularzy lub 200 próbek kodu. Koniec z halucynacjami: Dlaczego wielkie modele nie radzą sobie z niszowym słownictwem (np. w projektowaniu silników) i jak małe, branżowe modele rozwiązują problem braku kontekstu. Lokalne bezpieczeństwo danych: Dlaczego mniejsze modele wygrywają w korporacjach, dając możliwość łatwego wdrożenia w bezpiecznym, zamkniętym środowisku lub na urządzeniach brzegowych (Edge). Model as a Service czy Platform?: Szczera matematyka kosztów API – jak policzyć, czy opłaca Ci się utrzymywać maszynę 24/7, czy płacić wyłącznie za zużyte tokeny. Mit 100% skuteczności AI: Dlaczego dążenie do bezbłędności w modelach generatywnych to pułapka i kiedy lepiej w ogóle odpuścić sztuczną inteligencję na rzecz zwykłego algorytmu. Prowadzący: Michał Furmankiewicz – Principal Program Manager w AI Industry w Microsoft. Od lat buduje zaawansowane rozwiązania sztucznej inteligencji i machine learningu dla kluczowych branż, współpracując z największymi partnerami i klientami na świecie. 🚀 Zostań AI-First Managerem! Chcesz wiedzieć, jak diagnozować problemy biznesowe, zarządzać kosztami i z sukcesem wprowadzać AI do swojej firmy?. Dołącz do 5-tygodniowego programu AI_Managers!. Pracuj na autorskim AI Managers Canvas i otrzymaj spersonalizowany feedback od ekspertów wdrażających te rozwiązania na co dzień. Sprawdź szczegóły 👉 https://www.aimanagers.pl