Курс на Stepik
Обложка курса «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля» на Stepik
3 200 ₽

Большие Языковые Модели (LLM) с нуля 4.556

Открыть на
STEPIK.ORG

Представьте себе мир, где машины понимают вас так же, как и люди. Это не фантастика, это реальность, которую мы создаем с помощью нейросетей для обработки естественного языка (NLP). Наш курс, созданный при поддержке Hugging Face, предлагает глубокое погружение в мир нейросетей-трансформеров, используя такие библиотеки Hugging Face как: Transformers, Datasets, Tokenizers и Accelerate. От основ до продвинутых тем, мы покрываем все, что вам нужно знать, чтобы стать профессионалом в NLP.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля»Учеников на курсе 200
Сертификаты, выданные на курсе «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля»Сертификатов выдано 35
Отзывы о курсе «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля»Отзывов получено 9
Рейтинг курса «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля»Рейтинг курса 4.556
Уроки в курсе «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля»Количество уроков 48
Тесты в курсе «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля»Количество квизов 357
Время прохождения курса «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля»Время прохождения курса
Стоимость курса «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля»Стоимость курса 3 200 ₽
Обновления курса «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля»Обновления курса
Дата публикации курса «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля»Последнее обновление
Сложность normal

Содержание курса

Разделы в курсе «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля» 11 разделов Уроки в курсе «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля» 48 уроков Тесты в курсе «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля» 357 тестов Время прохождения курса «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля» 14 ч. Последнее обновление курса «Большие Языковые Модели (LLM) с нуля» обн. 31 июля 2026

Знакомство с Трансформерами

2 урока
1. Как работают Трансформеры?
2. Трансформеры, что они умеют?

Использование Трансформеров

5 уроков
1. Как работает Пайплайн?
2. Модели
3. Токенизаторы
4. Обработка сразу нескольких последовательностей
5. Объединение всего вместе

Настройка Предобученной Модели

3 урока
1. Обработка данных
2. Тонкая настройка модели с использованием Trainer API
3. Полный цикл обучения

Работа с Хабом

3 урока
1. Использование предобученных моделей
2. Совместное использование предварительно обученных моделей
3. Создание карточки модели

Библиотека "Datasets"

5 уроков
1. Работа с локальными и удаленными наборами данных
2. Время нарезать
3. Большие данные? Huggingface Datasets в помощь!
4. Создание собственного набора данных
5. Семантический поиск с FAISS

Библиотека "Tokenizers"

8 уроков
1. Тренировка нового токенизатора на основе старого
2. Особые возможности быстрых токенизаторов
3. Быстрые токенизаторы и пайплайн для ответов на вопросы
4. Нормализация и предварительная токенизация
5. Токенизация с использованием кодирования байтовых пар
6. Токенизация WordPiece
7. Униграммная токенизация
8. Создание собственного токенизатора

Основные Примеры Задач Применения Трансформеров

6 уроков
1. Классификация токенов
2. Тонкая настройка модели языка с маской
3. Перевод
4. Суммаризация (Резюмирование)
5. Обучение модели обработки естественного языка с нуля
6. Вопросно-ответная система

Практические Задачи

5 уроков
1. Практическое задание: классификация отзывов о продукте
2. Практическое Задание: Определение эмоций в тексте
3. Практическое Задание: классификация языка текста
4. Практическое задание: распознавание именованных сущностей
5. Практическое задание: кластеризация новостных статей

Создание Full Stack Демо Проектов c Gradio

6 уроков
1. Создание первой демонстрации
2. Понимание класса Interface
3. Делимся своим демо
4. Интеграция с Hugging Face Hub
5. Расширенные возможности интерфейса
6. Введение в блоки Gradio

Производительность и масштабирование (Бонус)

4 урока
1. Эффективное обучение на CPU
2. Эффективное обучение на одном GPU
3. Эффективное обучение на нескольких GPU
4. Оптимизация Скорости Обучения Трансформеров

Это только начало

1 урок
1. Что дальше?