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Remember these… 1️⃣ Complexity explodes • Instead of 1 app → now 10–50 services • Need to manage — service communication, failures between services, versioning 2️⃣ Network calls = slower & fragile
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Just remember these… 1️⃣ Cost is VERY high GPUs are expensive (10–50x vs CPU). Not worth it for simple tasks 2️⃣ Not all tasks need parallel power GPUs shine in parallel workloads (ML, matrix ops).
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Remember these… 1️⃣ Cache is temporary It stores data in RAM, so if the system crashes or restarts, data can be lost. Databases store data on disk, so your data stays safe and reliable. 2️⃣ Expensiv
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Your RAG is only good as what is retrieves. Several metrics are used to evaluate retrieval performance in RAG pipelines, including Recall@K, Precision@K, Mean Reciprocal Rank (MRR), and Normalized D
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Few-shot prompting is a powerful technique in Large Language Models (LLMs) where a model learns from a small set of examples provided within the prompt. But the real impact comes from how you select
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Anthropic launched the Claude Certified Architect (CCA) — and it’s not your average AI badge. Here’s what makes it different: - Proctored 60-question exam — real architecture scenarios, not trivia -
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Remember these when answering 🌸 Let’s consider a typical flow that does multiple sequential LLM calls (router → rewrite → retrieve → answer → verify) — that alone can be 6–12 seconds. A) Merge mult
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Most AI models learn from human feedback. Claude? It goes a step further. 👉 Uses Constitutional AI — a set of rules to critique and improve its own outputs. Paper Link: https://arxiv.org/abs/2212.
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Bigger vocabulary ≠ Always better 🙌 Using a large vocabulary helps LLMs: ✨ Represent words more precisely ✨ Handle rare & domain-specific terms better ✨ Reduce excessive token splitting But there’
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To secure your LLM app in production, focus on at-least these 4 things! (input, data, actions, and output) 1. Control the Input - Block prompt injections (e.g., utterances like “ignore instruction
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A very practical choice that you make almost everyday at your work. ✅ Solution: Build a weak-labeled eval set from your corpus 1) Take a random sample of about: 50 to 100 chunks from your dataset
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The real challenge starts when users hit your app in real-time. — Traffic is unpredictable — Requests are heavy (not like normal APIs) — Users expect instant responses When your AI system scales
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Informazioni su @techviz_thedatascienceguy

TechViz - The Data Science Guy è un verificato nano influencer di Instagram nella categoria Science & Tech. Con 7K follower e 132 post, l'account di techviz_thedatascienceguy mostra un rapporto follower-seguiti di 696.5:1. Visualizza tutti i contenuti in modo anonimo su Pictame - nessun login richiesto.

Il tasso di coinvolgimento di techviz_thedatascienceguy è al 0.70%. Per gli account con 1K-10K follower, la media è circa il 5%, quindi c'è margine di crescita — anche se ogni community è unica.

Degli ultimi 12 post, il 92% sono video e il 8% foto. Da notare che i video ottengono 1.5x più interazioni rispetto alle foto. Nuovi contenuti arrivano praticamente ogni giorno — un'abitudine di pubblicazione molto costante. Le didascalie tendono ad essere dettagliate, con una media di 1215 caratteri.

0.70% di coinvolgimento — margine di crescita per account con 1K-10K follower.
92% video, 8% foto. I video ottengono 1.5x più interazioni.
Post quotidiani — molto costante.
Rapporto follower/seguiti di 696.5:1.

Domande Frequenti Su @techviz_thedatascienceguy

Con Pictame, puoi sfogliare i post, i reels e le storie di @techviz_thedatascienceguy senza accedere a Instagram. Il proprietario del profilo non saprà mai che hai visitato.

Ricerche Popolari Relative a @techviz_thedatascienceguy

techviz_thedatascienceguy instagramtechviz_thedatascienceguy profilo instagramtechviz_thedatascienceguy account instagramvisualizza techviz_thedatascienceguy instagramtechviz_thedatascienceguy visualizzatore instagramtechviz_thedatascienceguy analisi instagramtechviz_thedatascienceguy follower instagramtechviz_thedatascienceguy post instagram

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