Курс на Stepik
Обложка курса «Внутри LLM: как думает ChatGPT?» на Stepik
Бесплатно

Внутри LLM: как думает ChatGPT? 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Этот курс для Вас, если Вы интересуетесь областью обработки естественного языка (Natural Language Processing), хотите познакомиться с большими языковыми моделями (Large Language Models), узнать как они работают и почему всем так нравятся DeepSeek и ChatGPT.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Внутри LLM: как думает ChatGPT?»Учеников на курсе 3 732
Сертификаты, выданные на курсе «Внутри LLM: как думает ChatGPT?»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Внутри LLM: как думает ChatGPT?»Отзывов получено 10
Рейтинг курса «Внутри LLM: как думает ChatGPT?»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Внутри LLM: как думает ChatGPT?»Количество уроков 15
Тесты в курсе «Внутри LLM: как думает ChatGPT?»Количество квизов 46
Задачи с кодом в курсе «Внутри LLM: как думает ChatGPT?»Количество задач с кодом 1
Время прохождения курса «Внутри LLM: как думает ChatGPT?»Время прохождения курса
Обновления курса «Внутри LLM: как думает ChatGPT?»Обновления курса
Дата публикации курса «Внутри LLM: как думает ChatGPT?»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Внутри LLM: как думает ChatGPT?»Последнее обновление
Сложность easy
5.000
из 5
10 отзывов
★★★★★
10
★★★★
0
★★★
0
★★
0
0
Василиса Кудрявцева
Василиса Кудрявцева
7 месяцев назад

Курс оказался под рукой в нужное время. Он содержит свежий материал об LLM, трансформерах, RAG и AI-агентах - то что мне нужно, чтобы освежить и дополнить свои знания из области машинного обучения. Также узнала кое-что новое о метриках качества моделей. Лекции с наглядными примерами многое объяснили по вышеупомянутым темам, помогли понять, что это не так сложно, как казалось, и стали для меня отправной точкой для дальнейшего изучения LLM

Константин Климчук
Константин Климчук
11 месяцев назад

Курс похнавательный, можно добавить больше источников для дальнейшего изучения

Anna Traylor
Anna Traylor
11 месяцев назад

Курс обширный — даёт не только общее представление о LLM, RAG и агентах, но и значительно глубже погружается в реализацию пайплайнов. Тут дают самый полный учебный "RAG-пайплайн" из всех, что я видела на других курсах. Также хочется отметить интереснейшее и глубокое объяснение трансформеров и механизма attention — не поверхностное, а с подробным и понятным разбором. Преподаватели много рассказывают про современные методы в ML и стараются максимально отфильтровывать устаревшую информацию — чего, кстати, многие курсы сейчас даже не пытаются делать. По качеству материала и уровню профессионализма можно многое сказать о магистерской программе НИУ ВШЭ (сама, к сожалению, окончила другую магистратуру ML, о чём до сих пор жалею). Спасибо за такой великолепный курс! PS, из минусов можно отметить то, что последнее задание проверяется долго и однокурсниками. Моё задание было проверено ChatGPT, что достаточно иронично для курса. Это не так плохо, просто много нового мне проверка не сказала, только 50 раз указала на одно и то же.