Mentionsy Mentionsy
Podcast Stacja IT
Podcast Stacja IT

Stacja.IT Podcast 056 Aleksandra Tomaszewska, Piotr Rybak - Projekt PLLuM, czyli AI po polsku

04.07.2024 ·1 godz 24 min · 10 rozdziałów

W nowym odcinku podcastu Stacji.IT rozmawiamy o przełomowym polskim modelu językowym dla sektora publicznego i prywatnego kryjącym się pod kryptonimem PLLuM (Polish Large Language Model).  Gośćmi odcinka są Aleksandra Tomaszewska i Piotr Rybak z Instytutu Informatyki Polskiej Akademii Nauk. Podczas naszej dyskusji poruszamy następujące tematy: - Jakie cele ma projekt PLLuM? - Czym różni się od innych projektów związanych z dużymi modelami językowymi? - Czym jest model językowy? - Co to znaczy, że model jest otwarty? Co można z nim robić? Do czego wykorzystać? - Co to znaczy “wytrenować model językowy”? - Do czego można użyć modelu? - Czy sami korzystacie w swojej pracy lub sprawach prywatnych z modeli językowych? - Jaki zakres prac takie modele rzeczywiście eliminują lub mogą wyeliminować? Kto powinien się obawiać, a kto cieszyć z obecnej sytuacji? Podsłuchaj podcastu i odkryj, czym jest PLLuM, dlaczego ma takie znaczenie dla rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce i jakie niesie realne korzyści dla sektora publicznego i prywatnego. 🎧🎙️ Zapraszamy do oglądania i subskrybowania naszego kanału, aby być na bieżąco z najnowszymi odcinkami!
 ________________________________________________________ Posłuchaj rozmów z prowadzącymi na Stacji i dowiedz się, jakie są ciekawe trendy w IT, jaką ścieżkę rozwoju wybrać i jakimi tematami warto się zainteresować. Rozmawiamy o programowaniu, data science i budowaniu własnej kariery w IT. 😉 🌏 Więcej o nas przeczytasz na stronie: www.stacja.it

Wprowadzenie do rozmowy

Podstawowe informacje o rozmówcy i projekcie PLLuM. Omówienie celów i struktury projektu.

2:30
Zakres i wyzwania projektu

Opis zakresu projektu i najważniejszych wyzwań, takich jak zbieranie danych i infrastruktura.

3:36
Wyzwania związane z danymi

Analiza problemów związanych z zbieraniem i czystością danych, potrzeba uzupełniania z innych języków.

3:16
Wyzwania kompetencyjne i organizacyjne

Opis wyzwań związane z kompetencjami i organizacją projektu, takimi jak integracja różnych jednostek.

5:12
Model językowy i jego działanie

Wytłumaczenie działania modelu językowego, jego trening i wykorzystanie danych z różnych języków.

9:12
Porównanie z ChatGPT

Porównanie projektu PLLuM z ChatGPT, jego zalety i różnice, takie jak otwarta licencja i dostosowywanie pod potrzeby.

5:49
Etyka i zastosowanie modelu

Rozmowa kontynuuje temat etyki i zastosowań modelu językowego PLLuM, w tym bezpieczeństwo danych, konkurencja na rynku modeli językowych, ewaluacja modelu i potencjalne zastosowania w różnych dziedzinach.

32:23
Przykłady zastosowań modelu językowego

Rozmowa koncentruje się na drobnych zastosowaniach modelu językowego, takich jak poprawianie tekstu, generowanie lepszych opisów i pomagające asystentki w edukacji.

9:48
Automatyzacja pracy i edukacja

Diskutowane są aspekty automatyzacji pracy, wpływy na edukację i zagrożenia związane z halucynacjami modelu językowego.

11:26
Zagrożenia i korzyści dla twórców treści

Rozmowa koncentruje się na zagrożeniach i korzyściach dla twórców treści, takich jak wydawcy, w kontekście korzystania z ich danych do treningu modeli językowych.

1:28

Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.