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

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 :).🔔

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

6 DIC. 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?

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?

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.

29 AGO. 2022 · Podcast Biznes Myśli po przerwie wraca w nowej odsłonie. Odsłuchaj tego odcinka i dowiedz się, jaką nową serię przygotowaliśmy dla Ciebie.

27 DIC. 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.

13 DIC. 2021 · Uczenie maszynowe nie jest skierowane do jednego konkretnego zawodu. To warstwa, która przecina wiele, o ile nie wszystkie, dziedziny w mniejszym lub większym stopniu. To również będzie dotyczyć Ciebie. Dzisiaj zebrałem trzy opinie moich świeżo upieczonych absolwentów kursu „Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw”, aby pokazać Ci, jak różne profile mają te osoby, ale każdy znalazł coś wartościowego dla siebie w tym kursie. Dzielę się tutaj opiniami kursantów, aby pokazać ich perspektywę, ich historie oraz wrażenia. Może zainspirują kogoś, by samemu spróbować swoich sił w uczeniu maszynowym.

29 NOV. 2021 · Co musisz wiedzieć na temat transformacji cyfrowej? Jakich błędów nie popełniać na początku? Im więcej danych tym lepiej, czy ilość nie ma znaczenia? Jakie dane warto digitalizować? Na te i inne pytania znajdziesz odpowiedź w tym odcinku podcastu.