Hatékönyságnövelés agentikus rendszereknél: prompt caching, fine tuning
Agentikus AI-rendszerek optimalizálása: prompt caching és fine-tuning alkalmazása a költségek csökkentésére és a teljesítmény javítására.
Szerző
Budaházy Gábor
21 cikk
Alternatív batching- (kötegelési) megoldások modellek inferenciájánál
Hogyan gyorsítható az LLM-ek inferenciája? Bemutatjuk a statikus, dinamikus és folyamatos batching előnyeit, kompromisszumait és használatát.
Tokenköltségek menedzselése agentikus rendszerekben
Agentikus rendszerek és több lépéses RAG-ek rejtett tokenköltségei: a leggyakoribb hibák és gyakorlati megoldások a hatékonyabb működésért.
OpenAImodellek működési rendellenességei
OpenAI esettanulmányok mutatják be, hogyan vezethetnek az LLM-ek korlátai szabálykerüléshez, hibák eltitkolásához és kockázatos működéshez.
TypeSafe Jev
A TypeSafe Jev a generatív AI alternatívája: determinisztikusabb, gyorsabb és olcsóbb szövegelemzés klasszifikációs, regressziós és predikciós feladatokra.
MLOps, LLMOps, AgentOps
MLOps, LLMOps és AgentOps: ismerje meg, hogyan válik az AI-modellből üzleti érték a fejlesztéstől a bevezetésen át a folyamatos üzemeltetésig.
Hogyan válasszunk lokális modellt?
Ismerd meg a legjobb lokálisan futtatható AI modelleket! Qwen, Gemma, GPT-OSS, Qwen Coder és Llama összehasonlítása memóriaigény, felhasználás és teljesítmény alapján.
ChatGPT Images 2.5
Ismerd meg a ChatGPT Image 2.5 újdonságait! Pontosabb képszerkesztés, referenciakép-hűség, portré- és csoportkép-összetétel, templatek és az új API változatok.
Bias lehetséges típusai kiértékelő LLM-ek esetében
Az LLM alapú kiértékelők gyors és skálázható megoldást kínálnak a szövegek értékelésére, de működésüket számos elfogultság torzíthatja. Bemutatjuk a legfontosabb bias típusokat, azok okait és a lehetséges módszereket az objektívebb AI értékelés érdekében.
Prompttömörítés
Prompttömörítés technikák, előnyök, kihívások és mérőszámok a tokenköltségek csökkentésére és a hatékonyabb AI használatra.
Korábbi híreink
10 / 21 cikk