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 332
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 — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «LLM Fundamentals» 7 разделов Уроки в курсе «LLM Fundamentals» 22 урока Тесты в курсе «LLM Fundamentals» 51 тест Задачи в курсе «LLM Fundamentals» 4 задачи Время прохождения курса «LLM Fundamentals» 3 ч. Последнее обновление курса «LLM Fundamentals» обн. 11 мая 2026

1. Введение в нейронные сети

4 урока
Закрытый
1.1 Добро пожаловать ↗
67
29
1м 22с
0
Закрытый
1.2 Нейронные сети ↗
25
12
3м 1с
0
Закрытый
1.3 Матрицы ↗
17
8
1м 58с
0
Закрытый
1.4 Графические процессы (GPU) ↗
18
7
5м 3с
0

2. 🔒︎ Особенности работы нейросетей с текстом

2 урока
Закрытый
2.1 Токенизация ↗
2
0
-
0
Закрытый
2.2 Векторизация ↗
2
2
-
0

3. 🔒︎ Эволюция нейросетей для работы с текстом

4 урока
Закрытый
3.1 Рекуррентные нейронные сети (RNN) ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.2 Архитектура Encoder-Decoder ↗
0
0
-
0
Закрытый
3.3 Архитектура Transformer ↗
0
0
-
0
Закрытый
3.4 Архитектура GPT (Generative Pre-Trained Transformer) ↗
0
0
-
0

4. 🔒︎ Обучение больших языковых моделей

3 урока
Закрытый
4.1 Pretrain ↗
0
0
-
0
Закрытый
4.2 Supervised Fine-Tuning (SFT) ↗
0
0
-
0
Закрытый
4.3 Alignment ↗
0
0
-
0

5. 🔒︎ Продвинутые техники

4 урока
Закрытый
5.1 Reasoning ↗
0
0
-
0
Закрытый
5.2 Knowledge Distillation ↗
0
0
-
0
Закрытый
5.3 Mixture of Experts ↗
0
0
-
0
Закрытый
5.4 Multimodal ↗
0
0
-
0

6. 🔒︎ Фундаментальное понимание LLM

3 урока
Закрытый
6.1 Философия LLM ↗
0
0
-
0
Закрытый
6.2 Ограничения LLM ↗
0
0
-
0
Закрытый
6.3 Темная сторона LLM ↗
0
0
-
0

7. 🔒︎ Заключение

4 урока
Закрытый
7.1 LLM Fundamentals Recap ↗
1
1
-
0
Закрытый
7.2 Как создавать надежные AI/LLM-приложения ↗
0
0
-
0
Закрытый
7.3 Путь к AGI ↗
0
0
-
0
Закрытый
7.4 Дальнейшее развитие ↗
0
0
-
0