Praktické návody a technické články.
Kompletní průvodce evaluací velkých jazykových modelů. Metriky, metody a nástroje pro hodnocení výkonnosti LLM v praxi.
Objevte LoRA a QLoRA techniky pro efektivní fine-tuning AI modelů. Naučte se, jak upravit velké jazykové modely s minimálními výpočetními nároky a...
Kompletní průvodce loss funkcemi pro machine learning. Naučte se vybrat správnou loss funkci pro klasifikaci, regresi a další úlohy vašeho AI modelu.
Model Context Protocol (MCP) umožňuje AI agentům bezpečný přístup k externím datům a službám. Zjistěte, jak MCP revolucionizuje práci s LLM modely.
Objevte, jak funguje paměť u AI agentů a LLM modelů. Praktický průvodce technikami ukládání kontextu, dlouhodobé paměti a optimalizace výkonu.
Mixture of Experts (MoE) je pokročilá architektura neuronových sítí, která umožňuje efektivní škálování AI modelů aktivací pouze relevantních částí sítě.
Objevte sílu multi-agent orchestrace s LLM a AI agenty. Naučte se koordinovat více inteligentních agentů pro složité úlohy a automatizaci procesů.
Naučte se základy neuronových sítí a vytvořte si první model v Pythonu. Praktický průvodce pro začátečníky s příklady kódu a vysvětlením principů.
Porovnání optimalizérů Adam vs SGD pro trénování neuronových sítí. Jak vybrat správný optimalizér podle typu úlohy a dat pro nejlepší výsledky.
Kompletní průvodce planning algoritmy pro AI agenty. Naučte se, jak implementovat efektivní plánování úkolů a rozhodování v systémech umělé inteligence.
Naučte se nejlepší praktiky prompt engineeringu pro práci s LLM a AI agenty. Tipy a triky pro efektivní komunikaci s umělou inteligencí.
Prompt Injection je závažná bezpečnostní hrozba pro LLM modely. Naučte se jak funguje útok, jaké má důsledky a jak se efektivně bránit proti...
Průvodce kvantizací AI modelů: GPTQ, GGUF a AWQ metody pro efektivní běh velkých jazykových modelů s menšími nároky na paměť a výpočetní výkon.
Kompletní průvodce RAG architekturou - od základních principů po praktickou implementaci. Naučte se stavět inteligentní systémy pro vyhledávání a...
Naučte se efektivně bojovat s overfittingem pomocí regularizačních technik. Dropout, L1 a L2 regularizace jednoduše vysvětlené s praktickými příklady.
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) je klíčová technika, díky které se velké jazykové modely učí být užitečné a bezpečné. Zjistěte,...
Speculative Decoding je technika pro zrychlení velkých jazykových modelů využívající menší pomocný model pro predikci tokenů. Zjistěte, jak...
Kompletní průvodce designem system promptů pro LLM a AI agenty. Naučte se vytvářet efektivní instrukce, které zlepší výkon umělé inteligence.
Kompletní průvodce tokenizací textu v AI - BPE, WordPiece algoritmy a jejich využití v moderních jazykových modelech. Praktické příklady a implementace.
Objevte efektivní vzory používání nástrojů u velkých jazykových modelů a AI agentů. Praktické postupy pro optimalizaci výkonu a spolehlivosti.