Курс на Stepik
Обложка курса «LLM Fundamentals» на Stepik
Бесплатно

LLM Fundamentals ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Как работают LLM под капотом и как долго мы шли к этой архитектуре? Как обучаются LLM и имеет ли смысл обучать свою LLM с нуля? Какие ограничения есть у LLM и откуда они берутся? Как строить современные LLM-продукты и почему LLM это не самое важное? Как скоро наступит AGI и приведут ли LLM к этому? На эти и другие вопросы мы ответим в ходе данного курса.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «LLM Fundamentals»Учеников на курсе 338
Сертификаты, выданные на курсе «LLM Fundamentals»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «LLM Fundamentals»Отзывов получено 5
Рейтинг курса «LLM Fundamentals»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «LLM Fundamentals»Количество уроков 22
Тесты в курсе «LLM Fundamentals»Количество квизов 51
Задачи с кодом в курсе «LLM Fundamentals»Количество задач с кодом 4
Время прохождения курса «LLM Fundamentals»Время прохождения курса —
Обновления курса «LLM Fundamentals»Обновления курса — —
Дата публикации курса «LLM Fundamentals»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «LLM Fundamentals»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Чему вы научитесь

  • Понимать различия между архитектурами нейронных сетей RNN, Encoder-Decoder и Transformer
  • Различать этапы обучения LLM (Pretrain, SFT, Alignment) и объяснять назначение каждого
  • Оценивать целесообразность обучения LLM с нуля против использования готовых моделей
  • Использовать корректную терминологию при обсуждении AI-проектов с коллегами и заказчиками
  • Критически оценивать возможности LLM
  • Применять знания об ограничениях LLM для проектирования надежных LLM-продуктов.

О курсе

Как работают LLM под капотом и как долго мы шли к этой архитектуре? Как обучаются LLM и имеет ли смысл обучать свою LLM с нуля? Какие ограничения есть у LLM и откуда они берутся? Как строить современные LLM-продукты и почему LLM это не самое важное? Как скоро наступит AGI и приведут ли LLM к этому? На эти и другие вопросы мы ответим в ходе данного курса.

Для кого этот курс

- Для всех тех, кто хочет разобраться с тем, как работают большие языковые модели под капотом. - Для всех тех, кто называет современные LLM искусственным интеллектом и считает, что AGI будет уже через несколько лет. - Для всех тех, кто разрабатывает или планирует разрабатывать LLM-продукт или LLM-фичу. - И для всех остальных, кто решил изучить для себя что-то новое.

Начальные требования

Достаточно иметь уровень образования 10-11 класса, немного знать Python (на нем будут примеры) и иметь достаточное упорство для освоения материала.

Если вы уже знакомы с фреймворком PyTorch, то очень рекомендую параллельно с курсом читать книгу Себастьяна Рашки и подкреплять свой опыт примерами кода на этом фреймворке.

Преподаватели курса

Аватар Даниил Соловьев
Даниил Соловьев
★ 5.0
2 курса 5 766
→

Как проходит обучение

Вы читаете текстовые уроки, решаете тестовые задания и пишите небольшие кусочки кода на Python для закрепления материалов. В конце каждого урока вы можете перейти для ознакомления с дополнительными материалами (статьи, видео).

Никаких дедлайнов — учитесь в своем темпе. Вы учитесь только для себя!

Что вы получите

  • Вы получаете фундаментальное понимание по устройству и работе LLM.
  • Вы сможете присоединиться к закрытому telegram-сообществу участников специализации по разработке AI/LLM-приложений и общаться со своими единомышленниками.

Нагрузка

10

Расскажите о курсе друзьям