Artwork

コンテンツは make sense podcast and Make sense podcast によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、make sense podcast and Make sense podcast またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal
Player FM -ポッドキャストアプリ
Player FMアプリでオフラインにしPlayer FMう!

О практике внедрения больших языковых моделей, вызовах и тестировании гипотез

1:08:14
 
シェア
 

Manage episode 413074130 series 2410485
コンテンツは make sense podcast and Make sense podcast によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、make sense podcast and Make sense podcast またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal

«Все начинают с open-source моделей или с оберток над OpenAI. Строят какой-то первый продукт, проверяют гипотезу и, если взлетает, инвестируют в собственные модели. Для этого нужно покупать железо, нанимать редакторов, писать контент. Потому что чем лучше ты контролируешь технологию, тем более качественный продукт получишь».

«У всех LLM есть определенное количество болячек, которые могут приводить к тому, что для твоего продукта решение будет недостаточно качественным. Например, галлюцинации. Но чат-ботам, например, Character.AI, это добавляет фановости. А вот для поисковых движков, вроде Perplexity, это становится недопустимым, так как здесь нужна объективность фактов».

Гость: Денис Озорнин

CPO Алисы в Яндексе

Ведущий подкаста: Юра Агеев, основатель ProductSense

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast

Все подробности о новых выпусках подкаста make sense х Яндекс можно будет узнавать в телеграм-канале Yandex for Products https://t.me/yandexforproducts

О чем поговорим:

Что случилось в технологическом мире после прорыва ChatGPT

О том, сможет ли ИИ заменить людей и aha-моменте

Какие продукты и стартапы строятся на основе LLM

Можно ли кастомизировать большие языковые модели и как это делает OpenAI

Три способа применения больших языковых моделей в готовых продуктах

Галлюцинации в LLM и разговорные сценарии

Почему внедрение больших языковых моделей стоит так дорого

Как проапгрейдить продукт, не залезая в фундаментальный сценарий

Можно ли доверять готовым языковым моделям данные

Как понять, нужен ли искусственный интеллект твоему продукту

С чего начать работу с LLM продакт-менеджеру

В каких сферах могут быть использованы большие языковые модели

Как появилась технология «Алиса, давай придумаем»

Юнит-экономика внедрения LLM в продукт и доход от рекламы

О будущем применения цифровых моделей

Как проверять гипотезы с помощью OpenAI

Об open-source моделях и будущем технологии

В чем ценность: в данных или в их применении?

*В подкасте упоминаются продукты Meta — запрещенной в России организации

Выпуск подготовлен в партнерстве с Яндекс. Обязательная маркировка: Реклама ООО "ЯНДЕКС" ИНН 7736207543 erid 3apb1Qrwwr2uBg1LBAuQHdYvrG2vodprQbrPtdp2443r9

  continue reading

327 つのエピソード

Artwork
iconシェア
 
Manage episode 413074130 series 2410485
コンテンツは make sense podcast and Make sense podcast によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、make sense podcast and Make sense podcast またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal

«Все начинают с open-source моделей или с оберток над OpenAI. Строят какой-то первый продукт, проверяют гипотезу и, если взлетает, инвестируют в собственные модели. Для этого нужно покупать железо, нанимать редакторов, писать контент. Потому что чем лучше ты контролируешь технологию, тем более качественный продукт получишь».

«У всех LLM есть определенное количество болячек, которые могут приводить к тому, что для твоего продукта решение будет недостаточно качественным. Например, галлюцинации. Но чат-ботам, например, Character.AI, это добавляет фановости. А вот для поисковых движков, вроде Perplexity, это становится недопустимым, так как здесь нужна объективность фактов».

Гость: Денис Озорнин

CPO Алисы в Яндексе

Ведущий подкаста: Юра Агеев, основатель ProductSense

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast

Все подробности о новых выпусках подкаста make sense х Яндекс можно будет узнавать в телеграм-канале Yandex for Products https://t.me/yandexforproducts

О чем поговорим:

Что случилось в технологическом мире после прорыва ChatGPT

О том, сможет ли ИИ заменить людей и aha-моменте

Какие продукты и стартапы строятся на основе LLM

Можно ли кастомизировать большие языковые модели и как это делает OpenAI

Три способа применения больших языковых моделей в готовых продуктах

Галлюцинации в LLM и разговорные сценарии

Почему внедрение больших языковых моделей стоит так дорого

Как проапгрейдить продукт, не залезая в фундаментальный сценарий

Можно ли доверять готовым языковым моделям данные

Как понять, нужен ли искусственный интеллект твоему продукту

С чего начать работу с LLM продакт-менеджеру

В каких сферах могут быть использованы большие языковые модели

Как появилась технология «Алиса, давай придумаем»

Юнит-экономика внедрения LLM в продукт и доход от рекламы

О будущем применения цифровых моделей

Как проверять гипотезы с помощью OpenAI

Об open-source моделях и будущем технологии

В чем ценность: в данных или в их применении?

*В подкасте упоминаются продукты Meta — запрещенной в России организации

Выпуск подготовлен в партнерстве с Яндекс. Обязательная маркировка: Реклама ООО "ЯНДЕКС" ИНН 7736207543 erid 3apb1Qrwwr2uBg1LBAuQHdYvrG2vodprQbrPtdp2443r9

  continue reading

327 つのエピソード

すべてのエピソード

×
 
Loading …

プレーヤーFMへようこそ!

Player FMは今からすぐに楽しめるために高品質のポッドキャストをウェブでスキャンしています。 これは最高のポッドキャストアプリで、Android、iPhone、そしてWebで動作します。 全ての端末で購読を同期するためにサインアップしてください。

 

クイックリファレンスガイド