Contacts
Info
Szukasz sposobu na rozwój firmy z pomocą AI? Chcesz poprawić produkty i podejmować lepsze decyzje? Podcast "Biznes Myśli..." to Twoja dawka wiedzy o najnowszych trendach, praktycznych rozwiązaniach i inspirujących przykładach....
show more
Szukasz sposobu na rozwój firmy z pomocą AI? Chcesz poprawić produkty i podejmować lepsze decyzje? Podcast "Biznes Myśli..." to Twoja dawka wiedzy o najnowszych trendach, praktycznych rozwiązaniach i inspirujących przykładach.
Razem z ekspertami omawiamy kluczowe tematy AI: ludzie, pieniądze, trendy, pomysły, dane, narzędzia i sprawdzone praktyki. Biznes Myśli to Twoje sprawdzone źródło na temat sztucznej inteligencji. Świat zmienia się szybciej, niż myślisz – dołącz teraz!
Blog: https://biznesmysli.pl/newsletter
Youtube:
show less
Razem z ekspertami omawiamy kluczowe tematy AI: ludzie, pieniądze, trendy, pomysły, dane, narzędzia i sprawdzone praktyki. Biznes Myśli to Twoje sprawdzone źródło na temat sztucznej inteligencji. Świat zmienia się szybciej, niż myślisz – dołącz teraz!
Blog: https://biznesmysli.pl/newsletter
Youtube:
Biznes Myśli
Biznes Myśli
BM124: Jaki model AI wybrać: wyzwania i rozwiązania?
17 JUL 2024 · Modeli LLM to aktualnie gorący temat. Aby efektywnie wdrożyć te modele w swojej firmie, konieczne jest stworzenie własnego leaderboardu, dopasowanego do konkretnych potrzeb biznesowych. Podpowiadam jak to zrobić, czyli od czego można zacząć (3 proste kroki). Choć istnieją zewnętrzne rozwiązania, to nie dają one pełnej kontroli i gwarancji trafności oceny. Warto czerpać z doświadczeń tradycyjnego ML, pamiętając jednak o zwiększonej złożoności procesu oceny LLM.
✅ Dlaczego wszystkie modele AI są błędne i jak to wpływa na biznes? 🤔
✅ Dlaczego też nie ma idealnych modeli LLM i jak wybrać ten "wystarczająco dobry" do swoich potrzeb?
✅ Jak ewoluowały benchmarki i metryki oceny modeli NLP?
✅ Dlaczego tak popularne metryki, np. takie jak MMLU, tracą na znaczeniu?
✅ Czym jest ChatbotArena i Hard Arena - innowacyjne podejścia do oceny AI?
✅Jakie pułapki kryją się w korzystaniu z gotowych leaderboardów i na co uważać?
✅ Dlaczego warto stworzyć własny leaderboard dopasowany do Twoich potrzeb biznesowych i jak to zrobić w 3 prostych krokach?
✅ Dodatkowe wskazówek i narzędzi, które ułatwią Ci ocenianie modeli LLM.
Ten odcinek dostarczy Ci praktycznej wiedzy o tym, jak skutecznie oceniać i wybierać modele AI w praktyce.
Tu możesz czytać: https://biznesmysli.pl/jaki-model-ai-wybrac-wyzwania-i-rozwiazania/
Zapraszam też LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko/
Partnerem podcastu jest DataWorkshop.
Zapraszam też na YouTube: https://youtu.be/eUIP2i0kxHo
👍 Polubić ten film
💬 Zostawić komentarz
📢 Udostępnić go znajomym, którzy mogą być zainteresowani
Subskrybuj kanał "DataWorksohp", aby być na bieżąco z praktycznym ML/AI! 🔔
#ai #ml #leaderboard #benchmark #arena #llm #biznesmysli
BM123:Fine-tuning LLM: fakty i mity
3 JUL 2024 · 🎙️ Czy zdarza Ci się zastanawiać, jak powstają zaawansowane modele AI, takie jak ChatGPT? Czy wiesz, że trening takiego modelu może kosztować tyle, co luksusowy apartament w Warszawie (a w skali GPT nawet znacznie więcej)? A może ciekawi Cię, ile czasu zajmuje przygotowanie dużego modelu językowego? No właśnie! Tym zajmiemy się w 123. odcinku podcastu "Biznes Myśli", gdzie zgłębiamy tajniki fine-tuningu modeli LLM! Ale przejdziemy krok po kroku, aby dojść do etapu fine-tuning. Gościem dzisiejszego odcinka jest Remigiusz Kinas, ekspert AI i członek core teamu projektu SpeakLeash. Rozmawiamy o faktach i mitach związanych z treningiem modeli językowych. Kawał wiedzy dla Ciebie.
W tym odcinku koncentrujemy się na wyjaśnieniu kluczowych etapów trenowania modeli LLM, takich jak pre-training, fine-tuning oraz alignment, oraz na omówieniu ich zastosowań i wyzwań.
Dowiesz się:
- Jak wygląda proces trenowania dużych modeli językowych od podstaw?
- Czym jest fine-tuning i kiedy warto go stosować? Jakie są kluczowe etapy tworzenia modeli AI i dlaczego dane są tak ważne? Jakie superkomputery są używane do trenowania AI i ile to kosztuje? Jak wygląda praca nad polskim modelem językowym Bielik 2.0?
Zapraszam!
🕒 Najważniejsze fragmenty:
00:01:52 - Remigiusz Kinas przedstawia się i opowiada o swoim doświadczeniu z ML/AI
00:08:57 - Wyjaśnienie czym jest fine-tuning modeli na przykładzie Computer Vision
00:14:23 - Omówienie różnych rodzajów modeli językowych (pre-trained, instruct, fine-tuned)
00:30:00 - Czym jest T? Trilion czy bilion?
00:31:05 - Ile danych potrzebujemy?
00:43:53 - Cyfronet Helios, czyli na czym był trenowany Bielik?
00:47:15 - Ile kart GPU ma Meta (Facebook)?
00:27:34 - Dlaczego dane są najważniejsze w procesie trenowania modeli AI 00:53:00 - Ile kosztuje wytrenować model LLM?
00:58:32 - Czy warto robić fine-tuning?
01:09:07 - Co nowego w Bieliku 2?
01:24:42 - Podsumowanie
Czytać: https://biznesmysli.pl/fine-tuning-llm-fakty-i-mity/
YouTube (ogłądać video): https://youtu.be/Kf55mex40-o
LinkedIn:
- https://www.linkedin.com/in/remigiusz-kinas/
- https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko/
Inne linki:
- https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/
- https://opencsg.com/datasets/AIWizards/Alpaca-CoT
- https://top500.org/lists/green500/list/2024/06/
- https://github.com/meta-llama/llama/blob/main/MODEL_CARD.md
- https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
- https://arxiv.org/pdf/2406.06608
- https://github.com/vllm-project/vllm
W podcaście omówiono:
Rodzaje modeli LLM:
- Model bazowy (pre-trained): Posiada ogromną wiedzę, ale nie potrafi prowadzić konwersacji - służy do przewidywania następnego słowa.
- Model instrukcyjny (instruct): Potrafi wykonywać polecenia i prowadzić konwersacje. Powstaje poprzez fine-tuning modelu bazowego.
- Model po alignmencie: Model instrukcyjny dodatkowo "wygładzony" i dostosowany do preferowanego stylu konwersacji.
Fazy trenowania modelu:
- Pre-training: Najważniejsza faza, w której model nabywa wiedzę. Wymaga ogromnych zbiorów danych i jest bardzo kosztowna (rzędu setek tysięcy dolarów).
- Fine-tuning: Dostrajanie modelu do konkretnych zadań. Wymaga mniejszych zbiorów danych i jest tańszy od pre-trainu.
- Alignment: Dopasowanie stylu i sposobu odpowiedzi modelu. Wymaga najmniej danych i jest najtańszy.
Dane:
- Pre-training: Dane tekstowe w ogromnej ilości (terabajty), im więcej, tym lepiej. Ważna jest jakość danych.
- Fine-tuning: Instrukcje dla modelu (polecenia i przykładowe odpowiedzi) w ilości od tysięcy do milionów.
- Alignment: Pary odpowiedzi (preferowana i odrzucona) w ilości kilku tysięcy.
Koszty:
- Pre-training: Bardzo wysokie, porównywalne z ceną mieszkania w Warszawie.
- Fine-tuning: Znacznie niższe od pre-trainu.
- Alignment: Niskie, możliwe do przeprowadzenia na lokalnej maszynie.
Mit fine-tuningu jako rozwiązania na wszystko:
- W większości przypadków fine-tuning nie jest konieczny.
- Lepiej skupić się na promptowaniu (zadawaniu precyzyjnych pytań) i technikach RAG (Retrieval Augmented Generation - wzbogacanie odpowiedzi o dane z zewnętrznych źródeł).
- Fine-tuning może być przydatny w wąskich dziedzinach, dla specyficznych formatów odpowiedzi lub w celu zapewnienia bezpieczeństwa danych.
Bielik 2.0: Nowa wersja polskiego modelu językowego.
- Większy model (11 miliardów parametrów).
- Dłuższy kontekst wejściowy (32 tysiące tokenów).
- Wsparcie dla Function Calling (beta).
- Uczenie wzmacniane (RLHF).
- Więcej wersji kwantyzacyjnych.
- Wsparcie dla VLLM.
- Test na inteligencję emocjonalną (EQ Bench).
- Planowana wersja multimodalna (tekst i obraz).
#ai #genai #llm #podcast #machinelearning #datascience #finetuning
BM122: 7 mitów o sztucznej inteligencji
19 JUN 2024 · Tym razem będzie o mitach w AI. O mitach już nagrywałem ok. 4 lat temu w 55. odcinku podcastu Biznes Myśli, opublikowanym dokładnie w kwietniu 2019 roku, wtedy poruszyłem temat 10 mitów dotyczących sztucznej inteligencji, które w dużej mierze pozostają aktualne do dziś.I co znów o mitach? Tak, nawarstwiły się nowe. Tym razem skupimy się na mitach związanych z dużymi modelami językowymi (LLM - Large Language Models)
https://biznesmysli.pl/7-mitow-o-sztucznej-inteligencji/
Dlaczego warto posłuchać?
- Dowiesz się, jakie mity krążą na temat dużych modeli językowych (LLM) i dlaczego ChatGPT to nie jedyny gracz na rynku.
- Zrozumiesz różnicę między prototypem LLM a rozwiązaniem gotowym do wdrożenia - to kluczowe przy tworzeniu rozwiązań AI!
- Poznasz mechanikę halucynacji w LLM i jak sobie z nimi radzić. Nie uwierzysz, jak fascynujące jest to zjawisko!
- Odkryjesz, jakie wyzwania wiążą się z długimi oknami kontekstowymi i dlaczego więcej nie zawsze znaczy lepiej.
- Zrozumiesz, że reprezentacja wektorowa (embedding) nie jest idealna. Ma zalety, ale też ograniczenia.
- Dowiesz się, jak AI wpłynie na rynek pracy i dlaczego warto traktować je jako narzędzie, a nie zagrożenie.
- Zainspiruje Cię (mam nadzieje) do ciągłego rozwoju i wyprzedzania zmian w świecie, który ewoluuje w zawrotnym tempie!
Podam, jak zwykle, konkretne przykłady lub analogii. I staram się tłumaczyć zawiłości techniczne prostym językiem.
Najważniejsze tematy poruszone w tym odcinku:
00:04:50 - Powtórka i umówienie 10 mitów na temat AI (odcinek BM55)
00:05:55 - Porównanie trendów ChatGPT i AI, ChatGPT przyrównywane do AI
00:10:34 - Otwarty nie zawsze znaczy możliwy do komercyjnego wykorzystania
00:37:17 - Ryzyko związane z fine-tuningiem modeli
00:43:12 - Ostrożne podejście do dostrajania modeli
00:48:11 - Ograniczenia reprezentacji wektorowej (embedding)
01:03:13 - Czym naprawdę jest halucynacja w kontekście LLM?
01:04:47 - Wpływ AI na rynek pracy
01:05:59 - Filozoficzne rozważania o świadomości AI i człowieka
BM121: Sztuczna inteligencja zmienia szukanie odpowiedzi
5 JUN 2024 · Czy wiesz, że obecna technologia osiągnęła już poziom 9-9,5 na 10 w obszarze odpowiadania na pytania? W dzisiejszym odcinku zagłębiamy się w świat question answering, czyli technologii, która pozwala maszynom rozumieć pytania i udzielać na nie trafnych odpowiedzi. Gościem jest Piotr Rybak. W rozmowie z Vladimirem Alekseichenko omowiają kluczowe aspekty rozwoju systemów odpowiadających na pytania oraz jakie wyzwania stoją przed twórcami tych rozwiązań.
Dowiesz się m.in.:
1. Jakie rewolucyjne zmiany zaszły w ostatnich latach w wyszukiwaniu dokumentów i wyciąganiu odpowiedzi
2. Jaką rolę odgrywają duże modele językowe (LLM) w question answering?
3. Dlaczego jakość i ilość danych treningowych ma kluczowe znaczenie?
4. Jakie są kluczowe etapy budowy systemu question answering?
5. Z jakich kluczowych komponentów składa się system question answering?
6. Jak dobrać odpowiednie dokumenty źródłowe i zadbać o kwestie dostępu i poufności
7. Jakie triki można zastosować przy generowaniu finalnej odpowiedzi z dużego kontekstu?
W trakcie rozmowy poruszamy:
Przemiany, jakie zaszły w technologii question answering, to wynik zastosowania nowoczesnych sieci neuronowych i generatywnych modeli językowych. Dzisiejsze systemy są niezwykle skuteczne, umożliwiając użytkownikom szybkie uzyskanie odpowiedzi na pytania bez konieczności przeszukiwania setek dokumentów.
Jakość danych treningowych ma ogromne znaczenie. Im lepsze dane, tym bardziej precyzyjne odpowiedzi generuje system. Kluczowe jest też odpowiednie przygotowanie i przetworzenie tych danych, co wpływa na efektywność całego procesu.
Rozmowa dotyczy również praktycznych aspektów budowy systemów question answering - od wyboru odpowiednich dokumentów źródłowych, przez ekstrakcję i preprocessing danych, aż po wybór modelu wyszukiwania i generowania odpowiedzi. Istotne jest, aby systemy te były użyteczne nawet przy niepełnej dokładności, co może znacząco zaoszczędzić czas użytkowników.
Mimo rozwoju LLM, kluczowe kompetencje w budowaniu systemów AI pozostają takie same - liczy się dobranie odpowiednich narzędzi do realizacji celów i myślenie produktowe.
Na koniec, Piotr i Vladimir omawiają znaczenie precyzyjnego zdefiniowania celów i wymagań przed rozpoczęciem budowy systemu. Bez tego, nawet najlepsze technologie mogą nie przynieść oczekiwanych rezultatów.
Subskrybuj kanał, aby być na bieżąco z najnowszymi trendami w świecie technologii i sztucznej inteligencji! Postaw też dobrą ocenę :).🔔
BM120 - Sztuczna inteligencja pod własnym dachem: rozmowa z kierownikiem AI Lab z OPI
22 MAY 2024 · 🎙️ Witaj w 120 odcinku podcastu "Biznes Myśli"! Dzisiaj zagłębiamy się w temat wytrenowania własnych modeli LLM, czyli dużych modeli językowych, pod własnym dachem. Gościem odcinka jest Marek Kozłowski, ekspert od NLP (Natural Language Processing) i machine learning, pracujący w AI Labie w OPI (Ośrodku Przetwarzania i Informacji, Państwowy Instytut Badawczy).
W tym odcinku rozmawiamy o:
- Dlaczego trenowanie własnych modeli LLM jest tak ważne dla rozwoju Polski? Marek wyjaśnia, dlaczego własne modele LLM mogą być kluczem do rozwoju nowoczesnej gospodarki, innowacyjności i kompetencji.
- Jak wygląda proces trenowania modeli LLM? Marek krok po kroku omawia poszczególne etapy uczenia, od pre-trainingu, przez fine-tuning, aż do procesu ewaluacji i walidacji. - Jakie są konkretne wyzwania i możliwości związane z budową ekosystemu modeli LLM w Polsce? Marek omawia inicjatywy takie jak konsorcjum PLLuM i stowarzyszenie Speaklish, a także dzieli się swoimi przemyśleniami na temat potencjału rozwoju modeli LLM w naszym kraju.
Kluczowe punkty odcinka:
- LLM to coś w rodzaju nowoczesnej waluty: posiadanie własnego modelu LLM może dać przewagę konkurencyjną i wpłynąć na rozwój gospodarki i innowacyjności.
- Dane to klucz: jakość i ilość danych są kluczowymi elementami determinującymi jakość modeli LLM.
- Ekosystem jest ważniejszy niż pojedynczy model: budowanie ekosystemu modeli LLM, z odpowiednim zestawem danych, narzędzi i kompetencji, jest niezbędne do osiągnięcia sukcesu.
Dodatkowo:
- Marek opowiada o doświadczeniach i projektach realizowanych w AI Labie w OPI, w tym o systemie antyplagiatowym JSA i modelach Qra i MMLW.
- Podnosi kwestię otwartości modeli LLM i podkreśla, że kluczowe jest tworzenie modeli dostępnych dla wszystkich.
Zapraszam do wysłuchania tego inspirującego odcinka!
Spis treści:
00:00:00 - Wprowadzenie
00:01:35 - Kim jest Marek Kozłowski?
00:03:35 - OPI i AI Lab - co to jest i czym się zajmuje?
00:10:40 - Historia deep learningu i NLP w Polsce
00:12:40 - Jakie książki Marek ostatnio czytał?
00:16:10 - OPI - software house I laboratoria
00:20:00 - Projekty zrealizowane przez AI Lab w OPI
00:25:00 - Dane i ich znaczenie dla budowy modeli LLM
00:30:10 - Definicja modeli LLM
00:33:00 - Reprezentacyjne i generatywne modele LLM
00:37:00 - OpenAI i Google - historia sukcesu i porażki
00:40:00 - Dane jako klucz do sukcesu
00:41:35 - Etapy uczenia modeli LLM
00:53:00 - Dlaczego warto budować modele LLM pod własnym dachem?
00:56:00 - Konsorcjum PLLuM
01:06:00 - Ekosystem usług oparty o AI
01:14:00 - Racją stanu
01:16:00 - Przyszłość AI w Polsce
01:17:00 - Otwartość modeli LLM
01:17:40 - Podsumowanie i zaproszenie do kolejnych odcinków
Pamiętaj o:
- Subskrybowaniu kanału!
- Komentarzach i ocenie odcinka.
- Udostępnieniu podcastu innym!
Do zobaczenia w kolejnym odcinku Biznes Myśli!
LinkedIn:
- Marek Kozłowski: https://www.linkedin.com/in/marek-kozłowski-phd-97a20945/
- Vladimir Alekseichenko: https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko/
Link: https://biznesmysli.pl/sztuczna-inteligencja-pod-wlasnym-dachem
Newsletter: https://biznesmysli.pl/newsletter
Modele:
- https://huggingface.co/core42/jais-13b
- https://huggingface.co/OPI-PG/Qra-13b
- https://huggingface.co/speakleash/Bielik-7B-v0.1
Benchmarks:
- KLEJ: https://klejbenchmark.com/leaderboard/
- MTEB: https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard
BM 03: Role i kompetencje w projekcie Machine Learning
6 DEC 2022 · W tym odcinku porozmawiamy sobie o rolach i kompetencjach w projektach z uczeniem maszynowym w roli głównej. Temat zwykle zamyka się na “Data Scientist” lub “ML Engineer”, ale jednak na tym nie kończą się kompetencje potrzebne, aby projekt z sukcesem zacząć, przeprowadzić i co najważniejsze zakończyć.
Dlatego porozmawiamy o tym:
1. Kogo potrzebujesz w projekcie ML, aby iść do przodu - wprowadzenie
2. Kto łączy DS / ML z biznesem?
3. Jakie kompetencje są potrzebne, aby wystartować?
4. Czego potrzebujesz, aby rozpędzić się z ML w Twojej firmie?
BM 02: Metryki sukcesu w projektach Machine Learning
14 NOV 2022 · Witaj w kolejnym odcinku serii: “Machine Learning - od pomysłu do wdrożenia”
W tym odcinku porozmawiamy o tym, co i jak warto mierzyć w projektach ML.
Postaram się odpowiedzieć na pytania:
1. Co to są metryki sukcesu i dlaczego są podstępne?
2. Dlaczego biznesowe metryki sukcesu są takie ważne w projektach ML?
3. Jak biznesowe metryki sukcesu wpływają na techniczne?
4. Jakie pytania warto zadać rozmawiając o metrykach?
5. O częstych błędach popełnianych na tym etapie i ich wpływie na cały projekt?
BM 01: Twój pomysł na Machine Learning - 7 ważnych filtrów
3 OCT 2022 · Seria: Machine Learning - od pomysłu do wdrożenia
Pytania, na które będziemy szukać odpowiedzi w ciągu najbliższej godziny:
1) Co potrafi ML, a czego nie potrafi?
2) Jakie wartości może przynieść ML w Twojej firmie?
3) W jakich branżach ML daje przewagę?
4) Jak szukać obszarów w Twojej firmie, gdzie uczenie maszynowe może pomóc?
5) Jak postawić pierwszy krok, aby zbadać potencjał, czy ML daje wartość?
Wysłuchaj od początku do końca tego odcinka, aby dowiedzieć się, jak walidować swoje pomysły na ML, poznasz 7 podstawowych filtrów, które pomogą Ci uniknąć problemów na starcie.
W następnych odcinkach tej serii będziemy stawiać kolejne kroki, które pozwolą Ci poznać lepiej ważne momenty i zagadnienia projektu ML. Bądź z nami do końca, aby zdobyć ogromną dawkę wiedzy i inspiracji.
BM: Zapowiedź nowej serii
29 AUG 2022 · Podcast Biznes Myśli po przerwie wraca w nowej odsłonie. Odsłuchaj tego odcinka i dowiedz się, jaką nową serię przygotowaliśmy dla Ciebie.
BM115: Przyszłość Machine Learning - prognozy praktyków i ekspertów
27 DEC 2021 · Czy zastanawiasz się, jak zmieni się Data Science i Machine Learning w ciągu najbliższego roku, 5 czy 10 lat? Czy uda się nam wejść na kolejny poziom, który dokona rewolucji? Jaki mamy potencjał i marzenia?
A najważniejsze pytanie, czy to wpłynie na Twoją branżę i karierę zawodową?
Dziś zapraszam Cię do swego rodzaju podsumowania roku 2021 i refleksji, co może wydarzyć się w przyszłości. Posłuchaj 5 wypowiedzi ekspertów podcastu Biznes Myśli z 2021 i dowiedz się, co przewidują, jakie widzą możliwości i potencjały w najbliższych latach.
Szukasz sposobu na rozwój firmy z pomocą AI? Chcesz poprawić produkty i podejmować lepsze decyzje? Podcast "Biznes Myśli..." to Twoja dawka wiedzy o najnowszych trendach, praktycznych rozwiązaniach i inspirujących przykładach....
show more
Szukasz sposobu na rozwój firmy z pomocą AI? Chcesz poprawić produkty i podejmować lepsze decyzje? Podcast "Biznes Myśli..." to Twoja dawka wiedzy o najnowszych trendach, praktycznych rozwiązaniach i inspirujących przykładach.
Razem z ekspertami omawiamy kluczowe tematy AI: ludzie, pieniądze, trendy, pomysły, dane, narzędzia i sprawdzone praktyki. Biznes Myśli to Twoje sprawdzone źródło na temat sztucznej inteligencji. Świat zmienia się szybciej, niż myślisz – dołącz teraz!
Blog: https://biznesmysli.pl/newsletter
Youtube:
show less
Razem z ekspertami omawiamy kluczowe tematy AI: ludzie, pieniądze, trendy, pomysły, dane, narzędzia i sprawdzone praktyki. Biznes Myśli to Twoje sprawdzone źródło na temat sztucznej inteligencji. Świat zmienia się szybciej, niż myślisz – dołącz teraz!
Blog: https://biznesmysli.pl/newsletter
Youtube:
Information
| Author | Vladimir Alekseichenko |
| Organization | Vladimir |
| Categories | Business , Technology , Science |
| Website | www.spreaker.com |
| info@biznesmysli.pl |
Copyright 2024 - Spreaker Inc. an iHeartMedia Company
