GPT-6 Luna: ekonomiczny model do skali
GPT-6 Luna: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Modele i LLM
Wszystkie wpisy z kategorii Modele i LLM — 54 artykułów o technologiach AI dla firm.
Modele MAI Microsoftu: który wybrać do firmy?
Przewodnik po własnych modelach Microsoft AI: Thinking, Code, Image, Voice, Transcribe i Cyber. Zastosowania, kodowanie, dostępność i ograniczenia.
- Modele i LLM
- Agenci AI
- Copilot
GPT-6 Sol: kodowanie i workflow agentowe
GPT-6 Sol: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Grok: tekst, kod i agentowe zadania firmy
Grok: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Jev od TypeSafe AI: model decyzji, nie chatbot
Jev: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Claude Mythos: model do zaufanych programów
Claude Mythos: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
DeepSeek: otwarte modele do kodu i analityki
DeepSeek: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
GPT-6 Astra: złożone zadania od początku do końca
GPT-6 Astra: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Claude Fable: model frontier do trudnej pracy
Claude Fable: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Qwen od Alibaba: kodowanie i własny hosting
Qwen: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Claude Opus: złożona analiza i kodowanie
Claude Opus: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
GPT-5.6 Terra: równowaga jakości i kosztu
GPT-5.6 Terra: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Claude Sonnet: model roboczy dla agentów i kodu
Claude Sonnet: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Gemma od Google: mały model pod kontrolą firmy
Gemma: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
PLLuM: polski model dla administracji i firm
PLLuM: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Bielik: polski model dla suwerennego AI
Bielik: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Llama od Meta: własne wdrożenie modelu AI
Llama: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Claude Haiku: szybki model do tekstu i kodu
Claude Haiku: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Ambient AI: kiedy niewidoczna automatyzacja pomaga
Sprawdź, jak wdrażać Ambient AI z jasnym celem, minimalizacją danych, kontrolą człowieka, testami czujników oraz zgodnością z zasadami prywatności.
- Dane i analityka
- Regulacje
GPT-5 w biznesie: możliwości i kryteria wdrożenia
GPT-5 po premierze: poznaj jego możliwości, różnice między ChatGPT a API i sposób oceny jakości, kosztu oraz ryzyka wdrożenia w firmie.
- Modele i LLM
- Strategia
- Zarządzanie zmianą
RAFT: trening modelu dla domenowego RAG
Czym Retrieval Augmented Fine-Tuning różni się od RAG i zwykłego fine-tuningu, jakich wymaga danych oraz jak oceniać eksperyment.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
RLHF: co wnosi informacja zwrotna człowieka
Poznaj etapy RLHF, rolę danych preferencji oraz ograniczenia metody, która poprawia zachowanie modelu, lecz nie gwarantuje prawdziwości.
- Modele i LLM
- Strategia
Fine-tuning modelu: kiedy warto go przeprowadzić
Sprawdź, kiedy fine-tuning poprawi model AI, a kiedy lepszy będzie prompt lub RAG. Kryteria, testy, koszty i ryzyka decyzji.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Agentic RAG: wiele źródeł, koszt i kontrola
Kiedy agentic RAG ma sens, jak projektować narzędzia retrieval oraz kontrolować planowanie, cytowania, opóźnienie i koszty.
- Agenci AI
- Modele i LLM
- Azure
Narrow AI: czym jest wąska AI i kiedy ją stosować
Poznaj wąską sztuczną inteligencję i jej zastosowania w firmie. Zobacz przykład klasyfikacji, granice modelu i kryteria odbioru rozwiązania.
- Dane i analityka
- Azure
- Strategia
RAG, fine-tuning czy RAFT: jak wybrać
Matryca wyboru RAG, fine-tuningu i RAFT według problemu, aktualności wiedzy, danych treningowych, kosztu i wymagań ewaluacji.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Modele generatywne AI w Azure: jak wybrać
Jak dobrać model generatywny AI do zadania firmy: rodzaje modeli, role usług Azure, test jakości, dane, koszt i utrzymanie rozwiązania.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
RAG w Azure: dane, chunking i ewaluacja
Praktyczny projekt RAG w Azure: przygotowanie źródeł, chunking, wyszukiwanie hybrydowe, ranking i testy odpowiedzi bez podstawy.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Modele i LLM
OpenAI o1 w Azure: rozumowanie i migracja modelu
Kiedy model rozumujący pomaga w biznesie? Poznaj ograniczenia o1, termin wycofania w Azure i sposób sprawdzenia następcy w aplikacji.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Modele fundamentalne AI: zastosowania i ograniczenia
Czym są modele fundamentalne AI? Sprawdź, jak wykorzystać je w firmowym zadaniu, porównać z modelem specjalistycznym i ocenić ograniczenia.
- Modele i LLM
- Azure
- Strategia
Claude w firmie: jak zacząć od bezpiecznego zadania
Dowiedz się, jak wdrożyć Claude w firmie: wybrać zadanie, ustalić zasady danych, przeprowadzić test jakości i kontrolować wynik pracownika.
- Modele i LLM
- Bezpieczeństwo
- Strategia
Microsoft Copilot: jak wybrać zastosowanie w firmie
Sprawdź, do czego wykorzystać Microsoft Copilot w firmie: dobór zadania, dostęp do danych, kontrola odpowiedzi i pomiar wartości pilota.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
IBM Carbon w aplikacji AI: projekt i odbiór
Jak ocenić IBM Carbon w aplikacji AI? Poznaj oznaczanie treści AI, wyjaśnienia, test dostępności i warunki wyboru systemu projektowania.
- Modele i LLM
Google Gemini w firmie: zadania, dane i kontrola
Sprawdź, jak wybrać wariant Google Gemini, przetestować zadanie, ochronę danych, uprawnienia, źródła i kontrolę działań w firmowym pilotażu.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Strategia
Cohere: jak ocenić model i platformę dla firmy
Sprawdź Cohere na własnym zadaniu: modele, wyszukiwanie, wariant wdrożenia, warunki danych, test jakości i pełny koszt firmowej aplikacji AI.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Strategia
ChatGPT w firmie: od pomysłu do kontrolowanego użycia
Sprawdź, jak wybrać firmowy wariant ChatGPT, określić dozwolone dane, przetestować zadanie, zarządzać dostępem i mierzyć pełny efekt pracy.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Strategia
MaaS w Microsoft Foundry: wybór wdrożenia
Jak porównać serverless API, managed compute i wdrożenia modeli w Microsoft Foundry pod kątem kontroli, kosztu i ryzyka.
- Agenci AI
- Modele i LLM
- Azure
Utrwalanie zmian w modelu ADKAR
Praktyczny system utrwalania zmian po wdrożeniu: zachowania, wyniki, pętle korekt, odpowiedzialność i przeglądy skutków ubocznych.
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
- Strategia
Microsoft Olive: kiedy optymalizować model AI
Sprawdź, kiedy Microsoft Olive pomaga zoptymalizować model dla CPU, GPU lub NPU oraz jak mierzyć jakość, opóźnienie, pamięć i zgodność wdrożenia.
- Modele i LLM
Amazon Q: jak ocenić zastosowanie w firmie
Sprawdź Amazon Q Business na konkretnym zadaniu: źródła, role, cytowania, działania, eskalację i pełny koszt utrzymania firmowego asystenta.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Regulacje
IBM watsonx: jak ocenić platformę AI dla firmy
Sprawdź, jak przejść od historycznej nazwy IBM Watson do właściwych produktów watsonx, pilotażu, kontroli danych, jakości i pełnego kosztu.
- Modele i LLM
- Strategia
Pragnienie zmiany w ADKAR: jak budować gotowość
Jak diagnozować opór, budować pragnienie zmiany i mierzyć gotowość pracowników bez presji, pozornych konsultacji i manipulacji.
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
- Strategia
Wiedza i umiejętności w modelu ADKAR
Jak przejść od szkolenia do samodzielnego działania: zadania, ćwiczenia, obserwacja, ocena umiejętności i utrzymanie wiedzy.
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
- Strategia
Hugging Face: modele i narzędzia AI dla firmy
Hugging Face pomaga znaleźć i uruchomić modele AI. Sprawdź Hub, Spaces, wdrożenia, licencje i kryteria oceny modelu w firmowym zadaniu.
- Agenci AI
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
Małe modele językowe SLM: kiedy mają sens w firmie
Kiedy wybrać mały model językowy SLM? Sprawdź jakość, sprzęt, prywatność i koszt na przykładzie klasyfikacji firmowych zgłoszeń.
- Modele i LLM
- Azure
- Strategia
GPT-4o w Azure: zastosowania i plan migracji
Jak utrzymać aplikację GPT-4o w Azure: wersje, terminy wycofania, testy następcy i kontrola tekstu oraz obrazu w procesie biznesowym.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
LangSmith: jak oceniać i śledzić aplikacje AI
Sprawdź, do czego służy LangSmith: ślady wykonania, zbiory testowe i ocena jakości. Zobacz plan kontroli aplikacji AI oraz ochrony danych.
- Agenci AI
- Modele i LLM
- Azure
LangChain: kiedy framework pomaga aplikacji AI
Oceń, kiedy LangChain upraszcza aplikację AI, a kiedy zwiększa zależności. Kryteria architektury, testów, obserwowalności i bezpieczeństwa.
- Agenci AI
- Modele i LLM
- Strategia
Azure AI Search: klasyczny i agentowy RAG
Jak wybrać klasyczny RAG lub agentic retrieval w Azure AI Search oraz osobno mierzyć trafność wyszukiwania i odpowiedzi.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Duże modele językowe: możliwości i ograniczenia
Dowiedz się, które zadania pasują do LLM, gdzie model zawodzi i jak testować źródła, jakość, koszty oraz kontrolę przed wdrożeniem.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Agentforce w CRM: jak zaplanować pilota
Jak ocenić Agentforce po zmianie nazwy Einstein Copilot? Sprawdź uprawnienia CRM, działania, testy w sandboxie i koszt obsługi sprawy.
- Copilot
- Modele i LLM
- Strategia
Jasper AI w marketingu: jak ocenić pilota
Jak sprawdzić Jasper AI w marketingu? Ustal wiedzę marki, brief, kontrolę faktów, koszt pełnego cyklu i kryteria rozszerzenia pilota.
- Modele i LLM
Semantic Kernel: kiedy orkiestracja AI ma sens
Sprawdź, kiedy Semantic Kernel pomaga oddzielić model, narzędzia i reguły wykonania oraz jak kontrolować function calling w aplikacji AI.
- Modele i LLM
- Azure
- Zarządzanie zmianą
Microsoft Copilot: jak wybrać właściwy produkt
Porównaj zastosowania Copilot Chat, Microsoft 365, Copilot Studio i rozwiązań specjalistycznych. Sprawdź dane, licencje i kryteria pilotażu.
- Copilot
- Modele i LLM
- Strategia