12 wpisów
Context engineering w 2026: jak dobierać i porządkować kontekst LLM, by uniknąć efektu lost-in-the-middle, nadmuchania budżetu tokenów i halucynacji.
Jak w 2026 zarządzać cyklem życia aplikacji LLM: wersjonowanie promptów i modeli razem, bramka ewaluacyjna przed każdym deployem oraz rollback w minutę.
Fine-tuning LoRA i QLoRA w 2026 roku: wymagania sprzętowe, rozmiar danych, workflow od danych do wdrożenia adaptera i uczciwe widełki kosztów. Sprawdź, czy to właściwa decyzja.
LLM-as-a-judge w 2026: kiedy automatyczna ocena jakości działa, jakie błędy systematyczne wbudowuje i jak skalibrować sędzię, zanim powierzysz mu decyzje produkcyjne.
FinOps dla LLM w 2026: śledź koszt per token, funkcję i użytkownika, znajdź gdzie chowają się wydatki i wybierz cache, routing oraz budżety, które realnie tną rachunek.
Red teaming LLM w 2026: jak zbudować katalog ataków, scoringować podatności i zamknąć je w pętli ciągłych testów regresyjnych, zanim zrobi to ktoś inny.
Dlaczego streaming token-po-tokenie skraca postrzeganą latencję i jak poprawnie zbudować pipeline SSE z backpressure, guardrails i observability w 2026.
Jak w 2026 dobrać model LLM do zadania: macierz zadanie-model, kompromisy rozmiar-koszt-opóźnienie i router kierujący pracę do najtańszego z modeli.
Wyciek danych przez LLM w 2026: wektory ataku i obrona — maskowanie PII przed modelem, guardrails, self-hosting, zero-retention i audyt. Zdecyduj, czego potrzebujesz.
OWASP LLM Top 10 opisuje 10 klas podatności dużych modeli językowych. Jak każda z nich wygląda w produkcyjnym systemie i jak budować obronę warstwowo.
LLM wykrywają wzorce, których człowiek nie dostrzeże w miesiąc. Ale bez guardrails, explainability i human-gate hipotezy zamiast przyspieszać pracę, generują dług weryfikacyjny.
Mały model AI vs duży LLM: kiedy wyspecjalizowany 7B bije ogólny GPT-4-class, ile kosztuje różnica i jak wybrać właściwie dla firmy.
