История про AI R&D Lab Pass

У меня есть несколько клиентов-компаний, которые внедряют LLM в бизнес в EU/USA. Им хочется иметь доступ к актуальным инсайтам, ресурсам и связям AI R&D отдела, но без затрат времени и денег на создание такого отдела у себя.

По совпадению, я уже веду такой отраслевой AI R&D для бизнеса (Enterprise RAG Challenge, LLM Benchmark или курс по AI Assistants - это все примеры "выхлопа")

Поэтому с некоторыми компаниями мы можем договориться так. В рамках программы Explorer они получают доступ к новым инсайтам из моего отраслевого AI R&D в виде лекций, результатов публичных и приватных бенчмарков и важных новостей. Плюс они могут через меня разместить проблемы в Challenge или стукнуться напрямую к толковым специалистам для найма. Такой вот месячный абонемент в AI-лабораторию по цене одного дня работы внешнего консультанта.

Пост про “Как системно внедрять LLM в бизнес без галлюцинаций?” - это как раз выжимка из последней отгрузки в рамках программы. Я решил поделиться ею после того, как сегодня утром один AI Integration Lead выдал такой отзыв про наболевшее: “Вау, как хорошо, что мы не успели взяться за реализацию чат-бота для помощи по SAP процессам. Потратили бы несколько месяцев впустую. Теперь понятно, что можно сделать проще и быстрее”

Возможно и вам пригодится. А если уж выводы совсем кратко:

(1) осваиваем SO / CoT на практике (о важности чего в данном канале уже не нужно рассказывать)
(2) выбираем только те проблемы и варианты решений, где точность можно измерять при помощи тестовых датасетов. Бенчмарки под задачу - наши лучшие друзья.
(3) Domain-Driven Design и методологии из него - помогут выбрать легко решаемые варианты из всего потенциального набора проблем.
(4) Всегда опираемся на статистику самых успешных паттернов и кейсов в отрасли (см полный список), не повторяем ошибки других команд.

Ваш, @llm_under_hood 🤗