Skąd biorą się pomysły na niecodzienną obsługę klienta? Czego pragną klienci? Jak zbudować doskonałą relację marki z klientami? Które technologie zrewolucjonizują świat klienta? Jak skutecznie się komunikować? Dokąd zmierza sprzedaż? Czy customer experience jest tak ważny jak mówią? Skąd biorą się inspirujące historie? Jak mówić prosto? Czym zachwyca nas świat ? W ciągu ostatnich 7 lat zadaliśmy sobie i naszym gościom kilka tysięcy takich pytań. Zbudowaliśmy unikalne miejsce, które jest dzis ...
…
continue reading
محتوای ارائه شده توسط Vladimir. تمام محتوای پادکست شامل قسمتها، گرافیکها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط Vladimir یا شریک پلتفرم پادکست آنها آپلود و ارائه میشوند. اگر فکر میکنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخهبرداری شما استفاده میکند، میتوانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal
Player FM - برنامه پادکست
با برنامه Player FM !
با برنامه Player FM !
BM121: Sztuczna inteligencja zmienia szukanie odpowiedzi
Manage episode 422040918 series 1407887
محتوای ارائه شده توسط Vladimir. تمام محتوای پادکست شامل قسمتها، گرافیکها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط Vladimir یا شریک پلتفرم پادکست آنها آپلود و ارائه میشوند. اگر فکر میکنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخهبرداری شما استفاده میکند، میتوانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal
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 :).🔔
…
continue reading
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 :).🔔
224 قسمت
Manage episode 422040918 series 1407887
محتوای ارائه شده توسط Vladimir. تمام محتوای پادکست شامل قسمتها، گرافیکها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط Vladimir یا شریک پلتفرم پادکست آنها آپلود و ارائه میشوند. اگر فکر میکنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخهبرداری شما استفاده میکند، میتوانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal
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 :).🔔
…
continue reading
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 :).🔔
224 قسمت
Όλα τα επεισόδια
×به Player FM خوش آمدید!
Player FM در سراسر وب را برای یافتن پادکست های با کیفیت اسکن می کند تا همین الان لذت ببرید. این بهترین برنامه ی پادکست است که در اندروید، آیفون و وب کار می کند. ثبت نام کنید تا اشتراک های شما در بین دستگاه های مختلف همگام سازی شود.