Podcast
Biznes Myśli
Hosted by Vladimir · PL
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:
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:
10episodes
Episodes
Newest firstAll episodes
BM135: AI 2025: wzrost, przetrwanie albo upadek?
Dec 26, 202400:56:10Tap to summarizeAgenci AI to przyszłość, ale czy na pewno rozumiesz, o co w tym wszystkim chodzi? Co Agenci AI mają wspólnego z SaaS, BigData oraz mikroserwisami? O tym i więcej jest w tym odcinku.🎯 Główne myśli:- Firmy niewdrażające AI do 2025 roku mogą stracić konkurencyjność- Kluczowe jest zrozumienie różnicy między LLM a klasycznym ML- Agenci AI to potencjalnie przyszłość, ale wymaga przemyślanego podejścia- Software 3.0 łączy tradycyjny kod z możliwościami AI🔔 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!Partnerem podcastu jest DataWorkshop.⏰ Skrót:02:08 Przyszłość rozwiązań AI02:32 Kontrowersje wokół Agentów AI05:34 Ewolucja firm i adaptacja do zmian11:51 Od SaaS do Agentów AI17:20 Lekcje z ery Big Data23:09 Mikroserwisy vs Agenci AI31:12 LLM vs klasyczne uczenie maszynowe33:58 Software 3.0 i structured approach38:14 RAG i Agenci AI w praktyce43:52 Hierarchia rozwoju systemów AI48:56 Biznesowe zastosowania AI54:23 Znaczenie krytycznego myśleniaChcesz więcej? Zapisz się listę chętnych kursu praktyczny LLM. Naucz się krok po kroku, jak budować i wdrażać rozwiązania, które robią różnicę:👉 https://bit.ly/4gT5C9ZOgładaj na Youtube: https://youtu.be/ZGX_t5mZHWI🎧 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_ #AI #SztucznaInteligencja #AgenciAI #PrzyszłośćAI #TrendyTechnologiczne #ArtificialIntelligence #BusinessStrategy #AI2025 #TechnologyTrends
Transcribe →BM134: AI to NIE magia... ale wciąż oczekujesz cudów?
Dec 4, 202400:57:37Tap to summarize🎙️ ML bez magii: Jak inżynieria i praktyczne podejście prowadzą do sukcesu?Większość projektów ML nie spełnia oczekiwań firm – dlaczego? Nierealistyczne oczekiwania i przekonanie, że ML to magiczne rozwiązanie, a nie narzędzie wymagające systematycznej pracy. Klucz do sukcesu? Precyzyjne metryki i świadome zarządzanie błędami.Opowiadam o pułapkach wdrożeń ML, które często spotykają firmy – od ignorowania reguł biznesowych po zbyt szybkie zmiany procesów. Dzielę się przykładami z mojego doświadczenia, które regularnie się powtarzają, więc szansa, że znajdziesz coś, co dotyczy właśnie Ciebie, jest bardzo wysoka. Dowiesz się, dlaczego nawet potężne LLM potrzebują jasnych celów i praktycznych testów. Kluczem do sukcesu jest połączenie wizji biznesowej z inżynierskim podejściem, ciągła iteracja i zbieranie informacji zwrotnej.Chcesz zrozumieć, jak realnie wykorzystać potencjał ML w swoim biznesie i uniknąć rozczarowań? Ten odcinek jest dla Ciebie. Zapraszam!Generalnie, wzór na sukces w ML: wizja biznesowa + inżynierskie podejście + ciągła iteracja + feedback = sukces.Partnerem podcastu jest DataWorkshop.🔔 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!Oto, czego się dowiesz:✅ Dlaczego ML to narzędzie inżynieryjne, a nie magia?✅ Jakie błędy najczęściej popełnia biznes podczas wdrażania modeli?✅ Jak precyzyjnie określić metryki sukcesu i zarządzać kompromisem między błędami a wartością?✅ Dlaczego jakość danych to fundament sukcesu, a nie tylko "miły dodatek"?✅ Jak iteracyjne podejście wygrywa z tradycyjnym modelem waterfall w ML?✅ Jak łączyć wizję biznesową z podejściem inżynieryjnym?💡 Zrozumiesz, że ML to proces systematyczny: od pozyskiwania danych, przez testowanie, aż po wdrożenie modeli w produkcji. Nie zabraknie również przykładów na to, jak dobrze skonstruowane modele mogą przynieść realną wartość biznesową – pod warunkiem, że są odpowiednio zaprojektowane i skalibrowane.🎯 Dla kogo?Dla liderów biznesu, inżynierów danych, analityków oraz wszystkich, którzy chcą unikać mitów i wdrażać ML w sposób przemyślany i skuteczny.
Transcribe →BM133: Agenci AI: między hype'm a rzeczywistością
Nov 20, 202401:05:53Tap to summarizeCzy agenci AI zrewolucjonizują biznes? Odkryj prawdę za hype'em! W tym odcinku zagłębiamy się w fascynujący świat agentów AI, analizując ich potencjał i pułapki w kontekście biznesowym. Dowiedz się, jak odróżnić realne możliwości od marketingowych obietnic i jak skutecznie wykorzystać AI w swojej firmie już dziś!🔔 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!Partnerem podcastu jest DataWorkshop.Oglądaj na Youtube: https://youtu.be/ltsh1QAuWos W tym odcinku podcastu poruszyłem temat agentów AI, ich możliwości, ale też pułapek i praktycznego zastosowania w biznesie. Zauważyłem, że obecny szum medialny wokół AI, często napędzany przez inwestorów, nie zawsze odzwierciedla rzeczywisty potencjał tej technologii. Dlatego chciałem skupić się na tym, co AI może zaoferować dziś, a nie na obietnicach związanych z odległą przyszłością. Jeśli chodzi o biznes, przestrzegam przed nadmiernym fascynowaniem się autonomią agentów AI. W biznesie liczą się konkretne wyniki, a wdrożenie niedojrzałej technologii może być ryzykowne. Zamiast gonić za medialnym hype'm, warto skupić się na praktycznym wykorzystaniu dostępnych narzędzi AI do rozwiązywania realnych problemów.Timecode:0:01:30 - Wprowadzenie do agentów AI i trendy w rozwoju sztucznej inteligencji0:07:24 - Rola technologii w zmieniającym się świecie biznesu0:15:55 - Wyzwania związane z wdrażaniem i utrzymaniem systemów AI0:27:14 - Praktyczne zastosowania agentów AI w HR i marketingu0:38:59 - Różnica między szumem a praktyczną wartością AI0:49:48 - Ewolucja AI w biznesie i znaczenie konkretnych rozwiązań1:00:40 - Rola człowieka w nadzorowaniu algorytmów AI1:06:51 - Proces wdrażania inteligentnych agentów w firmachPodziel się swoimi przemyśleniami w komentarzach - jak widzisz rolę AI w swojej branży?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_
Transcribe →BM132: LLM i prawo, możliwości, wyzwania, narzędzia
Nov 6, 202400:58:06Tap to summarizeCzy duże modele językowe (LLM) to rewolucja, czy zagrożenie dla prawników? W tym odcinku przybliżam możliwości dużych modeli językowych (LLM) w automatyzacji procesów prawnych, tworzeniu dokumentów, tłumaczeniach prawniczych i compliance. To, co wydaje się przyszłością, dzieje się już teraz – ale czy to na pewno oznacza koniec klasycznego prawa?Partnerem podcastu jest DataWorkshop.🎯 W tym odcinku dowiesz się:- Jak LLM może wspierać pracę prawników- Jakie są praktyczne zastosowania AI w prawie- Dlaczego człowiek pozostanie kluczowym elementem procesu- Jak wdrażać rozwiązania AI w sposób bezpieczny i kontrolowanyOglądaj na YouTube: https://youtu.be/adQj3bth4XA🌐 Odwiedź naszą stronę: https://biznesmysli.pl/llm-i-prawo-mozliwosci-wyzwania-narzedzia🔔 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!🕒 Co znajdziesz w tym odcinku:00:01:09 - Wprowadzenie: LLM jako narzędzie dla prawników[00:02:28] Praktyczne zastosowania LLM: umowy, dotacje UE, compliance[00:06:02] Wpływ AI na rynek pracy prawników[00:11:54] Automatyzacja umów i szablony[00:15:06] Audytowalność i działanie LLM[00:18:54] Człowiek w centrum zarządzania LLM[00:23:31] Wdrażanie ML i anonimowość danych[00:28:39] Mapa wiedzy - instrukcje do umów[00:34:04] Zaufanie i transparentność LLM[00:43:40] Modułowe podejście do umów[00:46:20] Compliance I LLM[00:52:54] LLM, efektywność i koszty[00:55:56] Mapy wiedzy - przewaga konkurencyjna[00:57:40] AI Act i dokumenty AIW trakcie tego odcinka poznasz trzy konkretne przykłady, jak sztuczna inteligencja może wspierać prawników w codziennych zadaniach. Omawiam też, dlaczego technologia AI powinna być wspierana ludzkim nadzorem i jak dzięki audytowalności możemy zwiększyć jej efektywność. Co więcej, poruszam temat automatyzacji tworzenia dokumentów i budowania "mapy wiedzy", które mogą wspierać prawników w szybszym przygotowywaniu dokumentów i zwiększaniu wydajności.Zdobądź praktyczną wiedzę na temat:- Wykorzystania LLM w prawie: automatyzacja, tworzenie umów, wnioski o granty, compliance- Wpływu AI na rynek pracy prawników: zagrożenia i szanse- Budowania efektywnych map wiedzy: klucz do sukcesu w pracy z LLM- AI Act i jego konsekwencji: przygotuj się na zmiany w 2025 roku🔖 Tagi:#llm #legaltech #legal #ai #prawo #genai #biznes #usecase #podcast 📢 Podzielcie się tym odcinkiem z osobami, które mogą być zainteresowane tematyką AI i prawem!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_Dziękuję, że jesteście z nami! Do usłyszenia w kolejnym odcinku! 🎧
Transcribe →BM131: Praktyczny LLM
Oct 23, 202401:03:00Tap to summarizeCzy 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
Transcribe →BM130: LangChain i wektorowe bazy: ciemna strona prototypowania AI
Oct 9, 202401:04:59Tap to summarizeDzisiaj skupimy się na wdrażaniu AI na produkcję. Omówię trzy kluczowe kwestie:1️⃣ Paradoks danych, zwykle zgadzamy się, że dane są ważne, ale często nie poświęcamy im tyle uwagi, ile potrzebują.2️⃣ Przesadna koncentracja na narzędziach, owszem narzędzia są ważne, ale nie najważniejsze.3️⃣ Cechy dobrego projektu na produkcję. Powinien być wiarygodny, kontrolowany, audytowalny i łatwy w naprawie błędów.Partnerem podcastu jest DataWorkshop - gdzie zajmują się praktycznym ML/AI.Na koniec odcinka też odpowiadam na pytania:Jakie są najczęstsze błędy firm, które próbują wdrożyć AI (główny mit)?Jakie są największe wyzwania związane z modelami LLM przy wdrażaniu je na produkcję?Jakie praktyczne wskazówki mam dla Ciebie, aby wdrożyć AI w swojej firmie? Najważniejszym elementem udanego wdrożenia AI jest odpowiednie przygotowanie danych. To właśnie na poziomie danych wykonuje się 50-80% całej pracy. Kluczowe jest zadbanie o:Jakość danychOdpowiednią strukturyzację (np. w bazie danych lub systemie plików)Łatwość wyszukiwania potrzebnych informacjiMożliwość aktualizacji danychZarządzanie dostępami i uprawnieniamiPowiem Ci trzy historie (projekty LLM), co najmniej trzy, będzie pewnie ich więcej, ale takie trzy przypadki użycia, w których wprost jako DataWorkshop jesteśmy teraz zaangażowani. Myślę, że to pobudzi Twoją wyobraźnię i lepiej zrozumiesz, co jest ważniejsze. Bo pamiętaj, że w większości przypadków są różne szacunki, 80%, 90%, nawet jeśli 50%, zwykle ML nie działa. Historia pierwsza - "Mentor"Organizacja zajmuje się mentoringiem w obszarze IT, skupiając się na wiedzy organizacyjnej, menedżerskiej i liderskiej. Obecnie zapraszani są eksperci, którzy prowadzą warsztaty. Są pewne wyzwania: ciężko jest to uspójnić, bo różni eksperci prezentują wiedzę w inny sposób i co jeszcze jest Trudności ze znalezieniem praktyków, bo znalezienie i zaangażowanie zapracowanych ekspertów jest trudne.Pojawił się pomysł, aby ocyfrować wiedzę i częściowo zautomatyzować mentoring przy pomocy AI. Czy to w ogóle możliwe?Historia druga - "Egzamin"Drugi projekt nazwijmy "Egzamin". W szkole zawodowej uczniowie zdają egzaminy, aby zdobyć kwalifikacje. Celem projektu jest stworzenie asystenta AI, który zdałby ten egzamin. Dlaczego to istotne? Zdając egzamin, asystent udowodniłby, że rozumie daną branżę. Można go by potem rozwijać, aby podpowiadał i prognozował. Klasyczne uczenie maszynowe i LLM mogą tu współdziałać. LLM może posiadać ogólną wiedzę zdobytą w procesie uczenia, a klasyczne algorytmy ML mogą prognozować wartości, np. popyt.Historia trzecia - "Helpdesk"Trzecia projekt nazwijmy "Helpdesk", projekt, w którym zachowanie poufności jest kluczowe. Nie mogę zdradzać szczegółów branży. W skrócie, chodzi o wykorzystanie LLM do stworzenia chatbota obsługującego bazę wiedzy i odpowiadającego na pytania użytkowników.Co znajdziesz w tym odcinku?1️⃣ Paradoks danych – mówimy o ich znaczeniu, ale często zaniedbujemy realne działania na rzecz ich jakości.2️⃣ Dlaczego 80-90% projektów ML nie trafia na produkcję? Poznaj najczęstsze błędy.3️⃣ Trzy inspirujące przykłady z życia – mentoring z AI, egzamin z udziałem LLM oraz obsługa klienta wspomagana przez AI.4️⃣ Kontrola i audytowalność – jak stworzyć projekt, który będzie skalowalny, zaufany i gotowy do poprawy błędów.5️⃣ LLM i klasyczne ML – współpraca, a nie konkurencja.6️⃣ Zadbaj o to, co naprawdę ważne! 7️⃣ Jeśli chcesz lepiej zrozumieć, jak skutecznie wdrażać modele ML w Twojej organizacji, nie przegap tego odcinka! 🎧🔔 Subskrybuj i włącz powiadomienia - Twoja droga do praktycznego ML zaczyna się od jednego kliknięcia: YouTube 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! Tu możesz:pooglądać: https://youtu.be/7SWnHtGgDw8poczytać: https://biznesmysli.pl/langchain-i-wektorowe-bazy-ciemna-strona-prototypowania-ai/Chcesz więcej? Zajrzyj do moich kursów online i ucz się ML i analizy danych w praktyce!👉 DS/ML od podstaw - https://bit.ly/47ZRf0w👉 Python - https://bit.ly/47ZRbOk👉 Statystyka - https://bit.ly/4dCPkQQ👉 SQL - https://bit.ly/4ezPtpr👉 Time Series - https://bit.ly/4ex0isc👉 NLP - https://bit.ly/3Y0RWSA🎧 Słuchaj BM wygodnie na Spotify, Apple Podcasts lub Google Podcasts:📌 https://open.spotify.com/show/3ZUaHommHHZU6b4WJiyV2I📌 https://podcasts.apple.com/us/podcast/biznes-myśli/id1215290277📌 https://music.youtube.com/playlist?list=PLWOCRT27Z94XZzwcRI9-ExMyUXeBrF3W_#llm #rag #langchain #embedding #ai #ml #genai #podcast
Transcribe →BM129: Inferencja modele LLM: Mniej kosztów, więcej mocy
Sep 25, 202401:09:19Tap to summarizeChcesz uruchomić modele LLM (np. Llama, Mistral czy Bielika) na własnych warunkach? W tym odcinku dowiesz się o sprzęcie, oprogramowaniu i trikach, które to ułatwią. Konkretna i praktyczna wiedza, która Ci się przyda. Oglądaj na YouTube: https://youtu.be/_OKLzmaSmg0🔔 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!Poruszam też wątek GPT-4o: czy to rewolucja, czy ewolucja? I dlaczego OpenAI w tym modelu postawiło na inferencję oraz jak to jest powiązane z "rozważaniem". Podaję analogię, aby pobudzić Twoją wyobraźnię :).Do tego opowiadam jeszcze historię o Elon Musku, jak zorganizował serwerownię z 100 tysiącami kart H100 (+50 tysięcy) w około 4 miesiące, gdzie normalnie zajęłoby to co najmniej rok, i jakie napotkali wyzwania, poza samym zakupem kart GPU (wydał na nie ponad kilka miliardów dolarów). Dla porównania w Polsce na wszystkich uczelniach łącznie jest ok. 1 tys. H100.Pracując nad tym odcinkiem zrobiłem mapę myśli, aby lepiej ustrektyryzwaoć wiedzę. Tu możesz je znaleźć. Łap! :) Można powiększać i klikać (część linków zostawiłem, chociaż przyznam, że to długi proces, ale uznałem, że może być wartościowy dla Ciebie). 🔥 https://mm.tt/app/map/3441826029?t=XESxGmZdR8 Pytania, na które znajdziesz odpowiedzi w tym odcinku:- Czym jest inferencja modeli LLM i jakie są kluczowe wymagania sprzętowe do jej przeprowadzenia?Jakie są dostępne opcje dostępu do mocy obliczeniowej potrzebnej do uruchamiania modeli AI i jakie są ich zalety oraz wady?- Jakie są główne różnice między zamkniętymi a otwartymi modelami AI i którzy są kluczowi gracze w tej dziedzinie?- Ile RAMu potrzebuje DUŻY model językowy i czy Twój komputer da radę?- Ile GPU trzeba mieć aby uruchomić Llame 8B, 70B czy nawet 400B?Jakie są najważniejsze parametry GPU i co one oznaczają w praktyce (tak po ludzku)?- Czy NVIDIA to JEDYNY wybór dla sprzętu? Poznaj alternatywy!- Czym jest kwantyzacja modeli LLM i jak wpływa na ich wydajność oraz precyzję?Partnerem podcastu jest DataWorkshop.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://podcasts.apple.com/us/podcast/biznes-myśli/id1215290277📌 https://music.youtube.com/playlist?list=PLWOCRT27Z94XZzwcRI9-ExMyUXeBrF3W_
Transcribe →BM128: Czy warto inwestować LLM? Czy w klasyczny ML?
Sep 11, 202400:59:14Tap to summarizeCzy sztuczna inteligencja zastąpi klasyczne uczenie maszynowe? Dowiedz się, jak skutecznie wykorzystać obie technologie w biznesie!✔ Subskrybuj kanał: / https://www.youtube.com/@DataWorkshop?sub_confirmation=1👍 Zostaw like!❗Obserwuj mnie na LinkedIn https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko📢 Poleć ten podcast znajomym zainteresowanym praktycznym wykorzystaniem AI w biznesie! Przedstawiam różne perspektywy, dzieli się osobistymi doświadczeniami i analizuję, jak te technologie mogą wspierać decyzje biznesowe. W tym odcinku dowiesz się:• Jakie są kluczowe różnice między LLM a klasycznym ML?• Kiedy warto inwestować w LLM, a kiedy lepiej stosować tradycyjne podejście?• Jak łączyć obie technologie dla uzyskania najlepszych rezultatów?• Jakie są praktyczne zastosowania LLM w biznesie?Najważniejsze tematy:1. LLM (Large Language Models) i klasyczne uczenie maszynowe (ML) mają różne zastosowania i zalety - wybór między nimi powinien zależeć od charakteru problemu i dostępnych danych.2. Klasyczne ML nadal wytwarza większą wartość w biznesie, szczególnie dla danych tabelarycznych, oferując lepszą jakość, szybkość i interpretowalność wyników.3. LLM są przydatne do pracy z nieustrukturyzowanym tekstem, tworzenia baz wiedzy i wspomagania komunikacji między zespołami technicznymi a biznesowymi.4. Najlepszym podejściem jest często łączenie klasycznego ML z LLM, wykorzystując zalety obu metod.5. Wdrażanie i utrzymanie rozwiązań opartych na klasycznym ML jest zwykle prostsze i tańsze niż w przypadku LLM.6. LLM nie zastępują całkowicie zespołu data science, ale mogą być cennym narzędziem wspomagającym, np. w generowaniu kodu czy dokumentacji.7. Przy projektowaniu rozwiązań AI kluczowe jest zrozumienie problemu, skupienie się na stabilności i przewidywalności, a nie tylko na najnowszych narzędziach.Subskrybuj teraz i włącz dzwonek powiadomień, aby być dostawać praktyczną wiedzę o uczeniu maszynowym.Ten podcast to KONIECZNIE POZYCJA dla każdego, kto:- Interesuje się sztuczną inteligencją i jej zastosowaniami w biznesie- Rozważa wdrożenie LLM-ów lub klasycznego ML w swojej firmie- Chce być na bieżąco z najnowszymi trendami w AIOglądaj na Youtube: https://youtu.be/TPDvcFeuoZ4Autorskie kursy Vladimira:👉 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🔥 Chcesz uczyć się ML/DS w DataWorkshop? Zarezerwuj indywidualną konsultację, aby doradzić najlepszą opcję dla Ciebie.https://dataworkshop.typeform.com/to/YCBMn37hLinki do podcastu:📌 https://youtu.be/4pfEZuw3dtE📌 https://biznesmysli.pl📌 Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/biznes-myśli/id1215290277📌 https://open.spotify.com/show/3ZUaHommHHZU6b4WJiyV2I📌 Google Podcasts https://music.youtube.com/playlist?list=PLWOCRT27Z94XZzwcRI9-ExMyUXeBrF3W_📌 Spreaker: https://www.spreaker.com/podcast/biznes-mysli--2214604#machinelearning #datascience #genai #llm #ml #ai
Transcribe →BM127: Lokalne modele AI: Twoje dane, Twoje zasady
Aug 28, 202400:50:45Tap to summarizeOdkryj potęgę lokalnych modeli AI! Uruchom je na swoim laptopie lub serwerze.Czytaj: https://biznesmysli.pl/lokalne-modele-ai-twoje-dane-twoje-zasady❗Obserwuj mnie na LinkedIn https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko✔ Subskrybuj kanał: / @DataWorkshop 👍 Zostaw like! 📢 Poleć ten podcast znajomym zainteresowanym praktycznym wykorzystaniem AI w biznesie!🔑 Dowiesz się:- Jakie są zalety i wady korzystania z ChatGPT przez stronę internetową vs. API OpenAI lub chmury Azure.- Czym są modele lokalne, self-hosted, open source i offline oraz jakie dają możliwości.- Jakie narzędzia ułatwiają uruchamianie i dostosowywanie lokalnych modeli, np. Ollama, LM Studio, Jan.ai, llama.cpp, OpenWebUI.- Jak lokalne modele językowe wpływają na bezpieczeństwo i prywatność danych.- Jak wykorzystać lokalne modele do transkrypcji audio, analizy obrazu i innych zadań biznesowych.- Jakie są wyzwania i ograniczenia związane z korzystaniem z lokalnych modeli.🔗 Wspomniane narzędzia- Ollama: https://ollama.com- LM Studio: https://lmstudio.ai- Jan.ai: https://jan.ai- OpenWebUI: https://openwebui.com- llama.cpp: https://github.com/ggerganov/llama.cpp- whisper.cpp: https://github.com/ggerganov/whisper.cpp💬 Podziel się w komentarzach swoimi doświadczeniami z lokalnymi modelami AI. Jakie widzisz zastosowania w swoim biznesie?Słuchaj/czytaj na innych platformach:📌 Spotify: https://open.spotify.com/show/3ZUaHommHHZU6b4WJiyV2I📌 Google Podcasts https://music.youtube.com/playlist?list=PLWOCRT27Z94XZzwcRI9-ExMyUXeBrF3W_📌 Apple Podcasts https://podcasts.apple.com/us/podcast/biznes-myśli/id1215290277📌 Spreker: https://www.spreaker.com/podcast/biznes-mysli--2214604#llm #ai #machinelearning #llama #datascience #genai 🎙️ W tym odcinku:0:32 - Wprowadzenie do świata LLM i ich biznesowego potencjału5:48 - Publiczny ChatGPT vs bezpieczeństwo danych firmowych11:46 - Rewolucja open source: modele Llama dorównują komercyjnym rozwiązaniom17:15 - Ollama i LM Studio: narzędzia do lokalnego uruchamiania AI24:51 - Jan.ai i trend małych modeli językowych29:32 - Korzyści z lokalnych modeli AI: zgodność z GDPR i EU AI Act35:35 - Whisper CPP: lokalna transkrypcja audio bez kompromisów44:44 - Kontrola nad modelami AI: klucz do sukcesu w biznesie49:08 - Phi 3.5 od Microsoft: mały model, wielkie możliwości
Transcribe →BM126: RAG w LLM: Dlaczego popularne rozwiązania to droga donikąd?
Aug 14, 202400:58:49Tap to summarizeRAG w LLM: Dlaczego popularne rozwiązania to droga donikąd?Problem: Tradycyjne podejście do RAG (Retrieval-Augmented Generation) w dużych modelach językowych (LLM), choć obiecujące w teorii, często zawodzi w praktyce. Sztuczne dzielenie danych na fragmenty (chunki) prowadzi do utraty kontekstu i generowania niespójnych, a nawet błędnych odpowiedzi.Przyczyny:-- Mechaniczne dzielenie tekstu: Tradycyjne metody dzielą dane na chunki na podstawie liczby znaków, ignorując semantykę i kontekst. To prowadzi do utraty sensu i generowania chaotycznych odpowiedzi.- Nadmierne poleganie na embeddingu: Choć embedding jest potężnym narzędziem, nie jest rozwiązaniem idealnym. Nadmierne poleganie na nim prowadzi do wybierania fragmentów tekstu podobnych semantycznie, ale niekoniecznie istotnych dla danego zapytania.- Zaniedbanie jakości danych i struktury: Skupienie się na zaawansowanych algorytmach i bazach wektorowych odciąga uwagę od kluczowej kwestii - jakości i struktury danych.Skutki:- Niska dokładność i spójność odpowiedzi: Modele LLM generują różne odpowiedzi na to samo pytanie, a użytkownicy nie mają pewności co do ich poprawności.- Brak transparentności i audytowalności: Trudno jest prześledzić proces generowania odpowiedzi i zweryfikować, skąd pochodzą konkretne informacje.- Wysokie koszty implementacji i utrzymania: Zastosowanie złożonych architektur i modeli zwiększa koszty, a problemy z jakością danych prowadzą do ciągłych poprawek i reindeksowania.🕒 Kluczowe momenty:0:00 Wprowadzenie: RAG w LLM-ach3:48 Generowanie trafnych odpowiedzi przez LLM-y13:43 Odpowiedzialność za dane wejściowe20:44 Problemy z mechanicznym podziałem tekstu26:20 Osadzenie wektorowe i podobieństwo semantyczne37:51 Alternatywne podejście do RAG45:30 Ostrzeżenie przed nadmiernym komplikowaniem AI53:00 Podsumowanie i alternatywne podejście🧠 Dowiesz się:- Dlaczego klasyczne podejście do RAG często zawodzi- Jak LLM-y interpretują dostarczony kontekst- Jakie są pułapki przy implementacji RAG- Co to jest "mapa wiedzy" i jak może zrewolucjonizować AIRozwiązanie:Należy odejść od mechanicznego podejścia do RAG i skupić się na:Głębokim zrozumieniu problemu biznesowego: Zdefiniowanie, co chcemy osiągnąć i jakie informacje są potrzebne do rozwiązania danego problemu.Manualnym zaprojektowaniu struktury danych: Ustalenie, w jaki sposób przechowywać dane, aby zachować ich sens i kontekst.Użyciu embeddingu jako narzędzia pomocniczego: Embedding powinien wspierać, a nie zastępować klasyczne metody wyszukiwania.Skoncentrowaniu się na jakości i aktualności danych: Zapewnienie, że dane są wiarygodne, aktualne i odpowiednio zabezpieczone.Korzyści:- Zwiększenie dokładności i spójności odpowiedzi.- Poprawa transparentności i audytowalności.- Obniżenie kosztów implementacji i utrzymania.- Spełnienie wymogów prawnych (GDPR, EU AI Act).Zamiast ślepo podążać za modnymi rozwiązaniami, należy skupić się na fundamentach - jakości danych, strukturze i zrozumieniu problemu biznesowego. Tylko takie podejście pozwoli wykorzystać pełen potencjał RAG i zbudować systemy oparte na LLM, które będą nie tylko efektowne, ale przede wszystkim efektywne.Jeśli interesujesz się przyszłością AI i jej praktycznym zastosowaniem w biznesie, ten odcinek jest obowiązkowy!👍 Polub ten odcinek i podziel się przynajmniej z jedną osobą (poleć, warto).🔗 Linki:https://biznesmysli.pl/rag-w-llm-dlaczego-popularne-rozwiazania-to-droga-donikad/ Obserwuj mi na LinkedIn (wysyłaj też śmiało zaproszenie):https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko/📢 Podziel się tym odcinkiem z kolegami i znajomymi zainteresowanymi AI i machine learning!Przydatne publikacji:- https://arxiv.org/pdf/2005.11401- https://arxiv.org/pdf/2407.01219- https://arxiv.org/pdf/2406.04369- https://arxiv.org/pdf/2305.14283- https://arxiv.org/pdf/2007.01282Tagi:#ai #machinelearning #datascience #nlp #rag #llm #search #bestpractice
Transcribe →