RU
English
Deutsch
Español
Français
Italiano
Português
Nederlands
Polski
Bahasa Indonesia
Українська
العربية
עברית
日本語
한국어Large language model (LLM)
Concept
A type of AI model trained on large amounts of text that generates likely text from patterns in its input; it powers conversational assistants such as Copilot.
| Type | Concept |
|---|
Articles about Large language model (LLM) (5)
- Агенты Copilot и рабочие процессы: как выбрать подходящий инструмент автоматизации для вашего бизнеса
· Mirko Peters
Добро пожаловать обратно в подкаст! Если вы следите за нашими последними выпусками, вы знаете, что повышение продуктивности в современном цифровом рабочем месте — это гораздо больш - Архитектура агентного ИИ: слой данных, оркестрация и выполнение
· Mirko Peters
Добро пожаловать обратно в блог подкаста! Сегодня мы подробно разбираем тему, которая буквально захватила корпоративный мир: базовую архитектуру агентного ИИ. Организации выходят з - Copilot Agents vs. Workflows: Choosing the Right Automation Tool for Your Business
· Mirko Peters
Welcome back to the podcast! If you have been keeping up with our recent episodes, you know that maximizing productivity in the modern digital workplace is about mu… - The Architecture of Agentic AI: Data Layers, Orchestration, and Execution
· Mirko Peters
Welcome back to the podcast blog! Today, we are expanding on a topic that has taken the enterprise world by storm: the underlying architecture of agentic AI. As org… - Copilot Data Flow Explained From Prompt to Response
· Mirko Peters
Wondering how your words become actionable results with Microsoft Copilot? This guide lays out the full journey—prompt to response—so you can see what&r…
Community wiki
Short info above, community knowledge below: add practical tips, examples or corrections. New contributions are reviewed first; trusted members publish directly.
Experts and companies for this topic
Nobody has listed this topic yet. Add it to your profile.
Sources
- Feed for this topic (RSS): entity/large-language-model/feed.xml
- Articles on this topic: 5
Maintained by Mirko Peters (Microsoft MVP) · Last updated: