Mentionsy
BM120 - Sztuczna inteligencja pod własnym dachem: rozmowa z kierownikiem AI Lab z OPI
🎙️ 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:
- Wprowadzenie
- Kim jest Marek Kozłowski?
- OPI i AI Lab - co to jest i czym się zajmuje?
- Historia deep learningu i NLP w Polsce
- Jakie książki Marek ostatnio czytał?
- OPI - software house I laboratoria
- Projekty zrealizowane przez AI Lab w OPI
- Dane i ich znaczenie dla budowy modeli LLM
- Definicja modeli LLM
- Reprezentacyjne i generatywne modele LLM
- OpenAI i Google - historia sukcesu i porażki
- Dane jako klucz do sukcesu
- Etapy uczenia modeli LLM
- Dlaczego warto budować modele LLM pod własnym dachem?
- Konsorcjum PLLuM
- Ekosystem usług oparty o AI
- Racją stanu
- Przyszłość AI w Polsce
- Otwartość modeli LLM
- 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-13bhttps://huggingface.co/OPI-PG/Qra-13b https://huggingface.co/speakleash/Bielik-7B-v0.1Benchmarks:
KLEJ: https://klejbenchmark.com/leaderboard/MTEB: https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard
Szukaj w treści odcinka
Ostatnie odcinki
-
BM135: AI 2025: wzrost, przetrwanie albo upadek?
26.12.2024 08:00
-
BM134: AI to NIE magia... ale wciąż oczekujesz ...
04.12.2024 08:00
-
BM133: Agenci AI: między hype'm a rzeczywistością
20.11.2024 08:00
-
BM132: LLM i prawo, możliwości, wyzwania, narzę...
06.11.2024 08:00
-
BM131: Praktyczny LLM
23.10.2024 07:00
-
BM130: LangChain i wektorowe bazy: ciemna stron...
09.10.2024 07:00
-
BM129: Inferencja modele LLM: Mniej kosztów, wi...
25.09.2024 07:00
-
BM128: Czy warto inwestować LLM? Czy w klasyczn...
11.09.2024 07:00
-
BM127: Lokalne modele AI: Twoje dane, Twoje zasady
28.08.2024 07:00
-
BM126: RAG w LLM: Dlaczego popularne rozwiązani...
14.08.2024 07:00