Centrum wiedzy o Open Source AI
Kiedy ktoś mówi „open source AI”, większość ludzi myśli o darmowym ChatGPT. To nieporozumienie, które prowadzi do rozczarowania — bo open source nie jest darmowy, tylko otwarty. To różnica.
Tu pokażę Ci, kiedy realnie warto sięgnąć po model open-source (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek), a kiedy taniej i szybciej zostać z ChatGPT albo Claude. Z perspektywy człowieka, który decyduje o tym we własnych firmach.
w sprzedaży i biznesie. AI nauczyłem się tak, jak uczyłem 50 000+ ludzi przed nim — przez praktykę.
prowadzę między innymi Galerię Sztuki Współczesnej Kersten i AI Evolution. Każda używa AI inaczej. Każda zarabia.
buduję od zera — m.in. Vivomeal, BoostUrContent, IGCreator, Vixma. Testuję na własnych firmach, zanim oddam Ci to w kursie.
Model open-source to taki, którego wagi (czyli „wiedzę” modelu) możesz pobrać i uruchomić sam. Nie jesteś uzależniony od dostawcy — ani od jego cen, ani od jego dostępności, ani od tego, co on robi z Twoimi danymi.
W praktyce: pobrany model uruchamiasz na swoim komputerze (małe modele) albo na własnym serwerze (większe). Najpopularniejsze rodziny: Llama od Meta, Mistral, Qwen od Alibaby, DeepSeek. Każda ma swoje zalety i ograniczenia.
Sektor publiczny, medyczny, prawniczy. Tam open source na własnej infrastrukturze jest często jedyną drogą do AI w ogóle.
Kiedy masz tysiące zapytań dziennie, open source na własnym sprzęcie potrafi być znacznie tańszy niż API zewnętrznego dostawcy. To matematyka, nie dogmat.
Chcesz, żeby model nauczył się Twojego stylu, branży, słownictwa — trenujesz na własnych przykładach. Bez open source to praktycznie niemożliwe.
Krótko o tym, co realnie pyta większość czytelników.
118 lekcji bez kodowania. Zacznij od zera.
