Время подводить итоги года.

Но я не буду делать это как обычно. Этот год, особенно его вторая половина, был более интенсивным — я создавал практический курс по LLM.
Здесь нужно пояснить. Когда мы в DataWorkshop ведем проекты с компаниями, с разной степенью вовлеченности — от консалтинга до непосредственной реализации, — это, конечно, непросто, но более понятно.

При создании курса у меня включается механизм: выжать максимум из того, что я уже знаю, чтобы передать как можно больше практического опыта. А это сложно. Гораздо проще научиться самому, чем научить кого-то. Кстати, существует большая корреляция: когда обучаешь других, еще лучше оттачиваешь свои навыки. (К слову, я активно рекомендую такой подход. Правда, мало кто им пользуется, потому что учить других действительно сложно — это понятно.)

LLM сейчас очень горячая тема. У меня большая часть материалов на польском языке (в том числе подкасты). В этом году я активно рассказывал, почему «модный AI» — это тупиковая ветвь, но при этом есть решения, которые работают.
Есть ощущение, что все больше людей это замечают, хотя, скорее всего, должно пройти время. Это нормальный цикл: сейчас все «плывет с хайпа» в сторону «разочарования».

С ML я работаю уже более 10 лет. Поэтому привык, что иногда тема становится популярной, возникает много шума, а потом интерес падает. Тогда можно спокойно двигаться вперед, не нужно «кричать».

Что такое практический LLM?
Что реально можно делать? Как правильно реализовать RAG? Есть ли будущее у AI-агентов? И если да, то как это сделать?
И, в целом, на какого «коня» поставить?

Пишу это сообщение и понимаю, что текстом сложно передать смысл. Отсюда появилась идея — показать на практике.

Давай соберемся перед Новым годом, посмотрим на реальные возможности LLM, и вы поймете, что возможно, и куда стоит развиваться.

Как идея? Поддержите! Если соберем 50 «огоньков» 🔥, я проведу практическое мероприятие еще в этом году!

#llm #rag #data #production