-
Poles Have Their Own LLM
If you ask people what AI models they know, you can expect to hear models offered by the largest providers such as ChatGPT, Gemini, or Claude. In this post, I describe the two most popular Polish LLMs: PLLuM and Bielik. I explain what sets them apart and how you can use them.
-
Polacy nie g臋si, sw贸j LLM maj膮
Gdyby zapyta膰 ludzi jakie modele AI znaj膮, mo偶na spodziewa膰 si臋, 偶e padn膮 modele udost臋pniane przez najwi臋kszych dostawc贸w tj. ChatGPT, Gemini lub Claude. W tym po艣cie opisuj臋 dwa najpopularniejsze polskie LLMy, PLLuM i Bielik. Wyja艣niam czym si臋 od siebie r贸偶ni膮 oraz jak z nich mo偶na korzysta膰.
-
Context Engineering: The Art of Managing AI's Attention
Effective work with AI is not just about good questions, but above all about proper information management. Learn what context engineering is, why it is crucial for the precision of answers, and how it differs from the popular RAG system. Discover techniques that will make your digital assistant stop wandering and start delivering concrete solutions.
-
Context Engineering: Sztuka zarz膮dzania uwag膮 sztucznej inteligencji
Skuteczna praca z AI to nie tylko dobre pytania, ale przede wszystkim odpowiednie zarz膮dzanie informacj膮. Dowiedz si臋, czym jest context engineering, dlaczego jest kluczowy dla precyzji odpowiedzi i jak r贸偶ni si臋 od popularnego systemu RAG. Poznaj techniki, kt贸re sprawi膮, 偶e Tw贸j cyfrowy asystent przestanie b艂膮dzi膰 i zacznie dostarcza膰 konkretne rozwi膮zania.
-
Fine-tuning: Specialized AI For Your Needs
How to transform universal AI models into specialized experts tailored to your unique needs? Fine-tuning is a process that allows you to "train" artificial intelligence in a specific field or communication style, creating solutions perfectly adapted to your business or project.
-
Fine-tuning: Wyspecjalizowana AI Pod Twoje Potrzeby
Jak przekszta艂ci膰 uniwersalne modele AI w wyspecjalizowanych ekspert贸w dostosowanych do Twoich unikalnych potrzeb? Fine-tuning to proces, kt贸ry pozwala "wyszkoli膰" sztuczn膮 inteligencj臋 w konkretnej dziedzinie lub stylu komunikacji, tworz膮c rozwi膮zania idealnie dopasowane do Twojego biznesu czy projektu.
-
Cache-Augmented Generation (CAG): Speeding Up AI
A technique that increases the speed of AI models. Learn how this method enables lightning-fast responses and increases the efficiency of AI systems, especially in applications requiring instant reaction.
-
Cache-Augmented Generation (CAG): Przyspieszamy AI
Technik臋, kt贸ra zwi臋ksza szybko艣膰 dzia艂ania modeli AI. Dowiedz si臋, jak ta metoda pozwala na b艂yskawiczne odpowiedzi i zwi臋ksza efektywno艣膰 system贸w AI, szczeg贸lnie w zastosowaniach wymagaj膮cych natychmiastowej reakcji.
-
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Connecting AI with External Knowledge
A technology that combines AI with external information sources. RAG allows artificial intelligence models to use current data and specialized knowledge, providing more accurate and reliable answers. It's like a conversation with an expert who checks facts on the fly in trusted sources.
-
Retrieval-Augmented Generation (RAG): 艁膮czenie AI z Wiedz膮 Zewn臋trzn膮
Technologi臋, kt贸ra 艂膮czy AI z zewn臋trznymi 藕r贸d艂ami informacji. RAG pozwala modelom sztucznej inteligencji korzysta膰 z aktualnych danych i specjalistycznej wiedzy, zapewniaj膮c bardziej precyzyjne i wiarygodne odpowiedzi. To jak rozmowa z ekspertem, kt贸ry na bie偶膮co sprawdza fakty w zaufanych 藕r贸d艂ach.
-
Prompt Engineering: The Art of Asking Questions to Artificial Intelligence
Or how to effectively communicate with AI through properly formulated commands. Prompt engineering is the simplest way to get better results from artificial intelligence, available to everyone without technical knowledge. Learn how small changes in the way you ask questions can make a huge difference in answer quality.
-
Prompt Engineering: Sztuka Zadawania Pyta艅 Sztucznej Inteligencji
Czyli jak skutecznie komunikowa膰 si臋 z AI za pomoc膮 odpowiednio sformu艂owanych polece艅. Prompt engineering to najprostsza droga do uzyskania lepszych rezultat贸w od sztucznej inteligencji, dost臋pna dla ka偶dego bez wiedzy technicznej. Dowiedz si臋, jak ma艂e zmiany w sposobie zadawania pyta艅 mog膮 przynie艣膰 ogromn膮 r贸偶nic臋 w jako艣ci odpowiedzi.