RAG działa tak, że zanim LLM odpowie, system najpierw wyszukuje w zewnętrznej bazie wiedzy najbardziej pasujące fragmenty tekstu. Zapytanie i dokumenty są zamieniane na embeddingi (wektory), retriever wybiera top-k chunków, a potem LLM dostaje prompt z kontekstem i generuje odpowiedź „uziemioną” w źródłach. Jak wygląda ogólna architektura RAG? RAG to architektura „z pamięcią zewnętrzną”: LLM … Dowiedz się więcej
Tokenizacja to proces zamiany tekstu na ciąg identyfikatorów (ID), które model potrafi przetwarzać. Token nie musi być słowem — często jest fragmentem słowa, znakiem interpunkcyjnym lub częścią zapisu bajtowego. Jest kluczowa, bo decyduje o kosztach, limicie kontekstu, jakości generacji i o tym, jak model „widzi” język (także polski). Dlaczego w ogóle istnieje tokenizacja w modelach … Dowiedz się więcej
Dlaczego w ogóle zawracać sobie głowę treningiem LoRA zamiast klasycznego fine-tuningu? Klasyczny fine-tuning dużych LLM-ów jest kosztowny: trzeba aktualizować miliardy parametrów, trzymać je w VRAM, pilnować stabilności treningu i płacić za czas GPU. LoRA odwraca ten model – zamrażamy bazowy LLM, a uczymy tylko małą „nadbudówkę”, co drastycznie zmniejsza liczbę trenowanych parametrów, czas i zużycie … Dowiedz się więcej
Czym właściwie jest uczenie maszynowe i dlaczego wszyscy o nim mówią? Uczenie maszynowe brzmi jak hasło z laboratoriów wielkich korporacji, ale w praktyce to po prostu sposób, w jaki komputery uczą się wzorców z danych. Zamiast ręcznie pisać tysiące reguł, pokazujemy modelowi przykłady, a on sam odkrywa zależności. To właśnie dlatego rekomendacje filmów, filtr spamu … Dowiedz się więcej
Czym jest fine tuning modeli AI – to pytanie wraca dziś w niemal każdej firmie, która bawi się już ChatGPT-em, Claude’em czy Geminim i zaczyna marzyć o „własnym” chatbotcie. Na demo wszystko działa idealnie, ale gdy model dostaje pytania o konkretny regulamin, wewnętrzne procedury czy cennik – nagle zaczyna zgadywać albo odpowiadać półprawdami. Wtedy pada … Dowiedz się więcej
Uczenie maszynowe (machine learning, ML) to dziedzina informatyki i sztucznej inteligencji zajmująca się algorytmami, które dzięki doświadczeniu (danym) poprawiają swoją skuteczność w rozwiązywaniu zadań oraz generalizują na nowe przypadki. Klasycznie przywołuje się dwa ujęcia definicyjne: Arthur L. Samuel (1959) opisywał ML jako „zdolność komputerów do uczenia się bez jawnego programowania”, co ukazał na przykładzie programu … Dowiedz się więcej