Po tym kursie wskazuje, co wymaga weryfikacji źródłowej i dlaczego; Opisuje rolę tokenów, okna kontekstu i temperatury.
Dlaczego teraz: lLM generuje tekst z wzorców - nie 'zna prawdy'; wymaga źródeł i weryfikacji.
✗ LLM zna prawdę - skoro odpowiada pewnie, to wie.
Dlaczego kuszące: Płynny, pewny ton brzmi jak wiedza.
✓ Model potrafi pewnie podać nieistniejącą sygnaturę wyroku - to halucynacja.
✗ RAG gwarantuje poprawność, bo 'czyta z dokumentów'.
Dlaczego kuszące: Skoro są źródła, wynik wydaje się pewny.
✓ Retrieval może pobrać przestarzały regulamin - odpowiedź ma cytat i nadal jest błędna.
✗ Większy model zawsze daje lepszy wynik.
Dlaczego kuszące: 'Więcej parametrów' brzmi jak 'mądrzejszy'.
✓ Do klasyfikacji maili mniejszy, tańszy model bywa szybszy i równie dobry; większy = wyższy koszt i latencja.
✗ Baza wektorowa rozwiązuje każdy problem wyszukiwania wiedzy.
Dlaczego kuszące: Embeddingi wydają się magiczne.
✓ Do pytania 'ilu klientów w marcu' lepsze jest SQL; do dokładnej frazy - BM25; vector search nie jest uniwersalny.
Kurs „AI i LLM: granice modeli i RAG” online uczy metodą SGPP, w której wiedza jest rozłożona na 7 atomów wiedzy - najmniejsze, sprawdzalne jednostki umiejętności. Zamiast definicji do wykucia dostajesz kontrastowe przypadki, prognozę, próbę i natychmiastowy, czteroczęściowy feedback. Kurs wprost rozbraja najczęstsze błędy myślowe i ćwiczy transfer wiedzy na realnych sytuacjach, nie na sztucznych zadaniach.
Uczysz się pętlą: prognoza → próba → natychmiastowy, 4-częściowy feedback (wynik, przyczyna, reguła, następny krok) → powtórka rozłożona w czasie. System dobiera następny krok pod Ciebie i mierzy retencję oraz transfer. Poznaj metodę →
Kurs prowadzi do mierzalnych umiejętności: Ocenia dla odpowiedzi modelu językowego - wskazuje, co wymaga weryfikacji źródłowej i dlaczego; Wyjaśnia dla działania LLM - opisuje rolę tokenów, okna kontekstu i temperatury; Projektuje dla zadania dla modelu - buduje prompt (rola/cel/kontekst/format) i rozpoznaje prompt injection. Każdą z nich ćwiczysz i potwierdzasz w praktyce, a nie tylko czytasz.
Dla każdego, kto chce realnie opanować temat, a nie tylko o nim przeczytać - kurs sam dostraja poziom do Ciebie (od podstaw aż po zaawansowane), więc działa zarówno dla początkujących, jak i dla osób odświeżających wiedzę.
Kurs składa się z 7 atomów wiedzy; uczysz się we własnym tempie, a system planuje powtórki tak, by wiedza została z Tobą na dłużej.
Między innymi ten najczęstszy: „LLM zna prawdę - skoro odpowiada pewnie, to wie.”. Kurs pokazuje, dlaczego jest kuszący i czym go zastąpić - to sedno metody OMNI.
OMNI uczy adaptacyjną pętlą: prognoza → próba → natychmiastowy feedback → powtórka rozłożona w czasie. Tak, kurs zaczynasz za darmo, bez karty.