Kwantyzacja modeli językowych: co naprawdę tracisz, schodząc do czterech bitów
Cztery bity zamiast szesnastu to model czterokrotnie mniejszy i szybszy w generowaniu. Sprawdzamy, gdzie kończy się oszczędność, a zaczyna realna…
Kuba
Pisze o sztucznej inteligencji i internecie. Najbardziej lubi rozbierać na części to, co inni nazywają magią: tokeny, okna kontekstu, algorytmy rekomendacji. Zanim napisze, że coś działa w określony sposób, szuka tego w dokumentacji albo w publikacji, a nie w wątku na X.
SPF, DKIM i DMARC: dlaczego twoja poczta trafia do spamu
SPF, DKIM i DMARC odpowiadają na trzy różne pytania. Wyjaśniamy, co każdy mechanizm sprawdza, gdzie zawodzi i jak przejść od…
Embeddingi: jak tekst staje się zbiorem liczb
Embeddingi zamieniają słowa i zdania w wektory, które można porównywać maszynowo. Wyjaśniamy, jak powstają, co naprawdę mierzy podobieństwo i gdzie…
BGP: jak jedna błędna trasa potrafi odciąć pół internetu
Internet nie ma centralnego sterowania ruchem, tylko systemy autonomiczne wymieniające trasy. Ten mechanizm działa świetnie, dopóki ktoś nie ogłosi drogi,…
Okno kontekstu: dlaczego model gubi informacje ze środka tekstu
Duże okno kontekstu nie oznacza, że model wykorzysta cały tekst. Badania pokazują wyraźny efekt środka i podpowiadają, jak układać dokumenty,…
CGNAT: dlaczego nie masz publicznego adresu IP i co przez to tracisz
Router pokazuje adres 100.64.x.x albo 10.x, a przekierowanie portu nie działa. To zwykle CGNAT, czyli współdzielenie jednego publicznego adresu IPv4…
Tokenizacja: jak model językowy dzieli tekst i dlaczego polski wypada drożej
Model nie widzi liter ani słów, tylko tokeny. Ten etap tłumaczy, dlaczego polski tekst zajmuje więcej miejsca w oknie kontekstu,…
DNSSEC: jak działa podpis DNS i czego nie chroni
DNSSEC odpowiada na jedno wąskie pytanie: czy odpowiedź, którą dostał resolver, pochodzi z tej strefy, o którą pytano. Nie szyfruje…
Dlaczego modele językowe zmyślają i jak sprawdzić odpowiedź
Modele językowe nie sprawdzają każdej odpowiedzi w wiarygodnej bazie faktów.