Большие языковые модели (LLM) - курсы и видеоуроки
Большие языковые модели (LLM) — нейросети на архитектуре трансформер, описанной в статье «Attention Is All You Need» 2017 года, обученные предсказывать следующий токен на огромных объемах текста. На них работают ChatGPT, Claude, Gemini, Llama, DeepSeek и другие модели. Чтобы использовать их осознанно, полезно понимать токенизацию, механизм внимания, контекстное окно, разницу между базовой и инструктивной моделью, способы дообучения (fine-tuning, LoRA) и то, от чего зависят скорость и стоимость инференса. Сюда же относится промпт-инжиниринг — умение формулировать запросы так, чтобы модель стабильно давала нужный результат.
Понимание того, как устроены LLM, нужно всем, кто строит на них продукты или регулярно с ними работает. Оно объясняет поведение моделей, которое иначе выглядит случайным: почему модель путает буквы в словах (так работает токенизация), забывает начало длинного разговора, уверенно выдумывает факты и по-разному отвечает на один и тот же вопрос. Эти знания помогают выбрать модель под задачу, оценить стоимость, решить, хватит ли промпта или нужно дообучение, и заранее понять, где модель ошибется. Языковые модели применяют для генерации и редактирования текста, перевода, суммаризации, классификации, извлечения данных из документов, написания кода и диалоговых интерфейсов. Ограничения тоже надо знать: модели плохо считают, не знают событий после окончания обучения, чувствительны к формулировке запроса и могут воспроизводить ошибки и перекосы из обучающих данных.
Популярное в llm (большие языковые модели)
ИИ: основные понятия и терминология — полное руководство
Учись на практике. Стань инженером ИИ
Генеративный ИИ на практике
Большие языковые модели. Экспертный уровень / LLM
Профессиональный инференс LLM (Модуль 1. Архитектура и оптимизация инференса LLM)
Малые языковые модели (SLM): полный процесс создания и внедрения
LLM Driven Development. Разработка и эксплуатация AI
LLM под капотом: выбираем эффективные технические решения для AI-ассистентов
AI-инжиниринг: тонкая настройка LLM
Популярные авторы и школы курсов в категории LLM (большие языковые модели)
LLM (большие языковые модели) в разделах
LLM (большие языковые модели): Список курсов
OTUSДругое (ИИ)AI-инженерияLLM (большие языковые модели)
AI-архитектор
AI-архитектор — курс по проектированию AI-решений для бизнеса: от анализа требований, PoC и выбора архитектурных паттернов до вывода GenAI- и LLM-систем в Production, настройки MLOps, инфраструктуры, безопасности, наблюдаемости и управления стоимостью.Кому подойдет курсПрограмма рассчитана на технических специалистов, которые хотят перейти к роли архитектора AI-систем или усилить текущую экспертизу в проектировании сложных решений на базе маши
Academind ProДругое (ИИ)LLM (большие языковые модели)
ИИ: основные понятия и терминология — полное руководство
AI Key Concepts & Terms - The Missing Guide
LLM, ИИ-агенты, токены, RAG, MCP, контекстная инженерия — эти термины встречаются повсюду. Но что они на самом деле означают, зачем нужны и как связаны между собой?Этот курс поможет разобраться в ключевых концепциях современного искусственного интеллекта и сформировать целостное представление о технологиях, лежащих в основе современных ИИ-приложений.Вместо поверхностного знакомства с популярными терминами вы получите системное понимание языковых
Keerti PurswaniДругое (ИИ)AI-инженерияLLM (большие языковые модели)
Генеративный ИИ на практике
Hands-On Generative AI
Освойте генеративный искусственный интеллект с нуля до продвинутого уровня. Научитесь создавать, обучать, дообучать и внедрять современные AI-модели, разрабатывать интеллектуальных агентов и создавать полноценные приложения на основе больших языковых моделей (LLM).Курс объединяет теоретические основы машинного обучения с практической разработкой. Вы изучите нейронные сети, генеративные модели, архитектуру трансформеров, технологии RAG, векторные
Vizuara AI LabsДругое (ИИ)Машинное обучениеLLM (большие языковые модели)
Буткемп по обучению с подкреплением и исследованиям
Reinforcement Learning Research Bootcamp
Буткемп по обучению с подкреплением и исследованиям — это интенсивный практико-ориентированный курс для тех, кто хочет глубоко освоить Reinforcement Learning (RL): от математических основ и классических алгоритмов до разработки интеллектуальных агентов, RLHF, Agentic RAG и подготовки собственного исследовательского проекта.О курсеПрограмма помогает последовательно пройти путь от базовых принципов обучения с подкреплением до современных исследоват
Dr. Sreedath PanatVizuara AI LabsДругое (ИИ)LLM (большие языковые модели)
Малые языковые модели (SLM): полный процесс создания и внедрения
SLM Engineering: End-to-End
SLM Engineering — практический курс по созданию малых языковых моделей (Small Language Models, SLM) корпоративного уровня. За четыре недели вы пройдете полный цикл разработки: от подготовки данных и обучения токенизатора до предварительного обучения (Pretraining), Fine-Tuning, RLHF, реализации RAG, оптимизации инференса и развертывания модели в локальной инфраструктуре предприятия. Курс ориентирован на разработчиков и ML-инженеров, желающих самос
Rajat Dandekar Vizuara AI LabsДругое (ИИ)LLM (большие языковые модели)
Профессиональный инференс LLM (Модуль 1. Архитектура и оптимизация инференса LLM)
Master LLM Inference (Phase 1: Foundations & Optimization)
«Профессиональный инференс LLM» — практический четырехнедельный интенсив для тех, кто хочет разобраться, как запускать, оптимизировать и масштабировать большие языковые модели в реальных production-системах. Курс охватывает полный путь: от фундаментальных принципов инференса и работы GPU-памяти до распределенного развертывания, edge-инференса, квантизации, профилирования и построения высокопроизводительных AI-сервисов, способных обслуживать больш
OTUSДругое (ИИ)Обработка естественного языка LLM (большие языковые модели)
Большие языковые модели. Экспертный уровень / LLM
Курс «Большие языковые модели. Экспертный уровень / LLM» поможет разобраться в современных технологиях генеративного ИИ, архитектурах трансформеров и практических подходах к работе с большими языковыми моделями. Вы изучите, как устроены LLM, такие как ChatGPT и GPT-4, научитесь адаптировать модели под бизнес-задачи, дообучать их и внедрять решения на базе Natural Language Processing в реальные продукты.О курсеБольшие языковые модели стали стандар
Zen van RielДругое (ИИ)RAGLLM (большие языковые модели)
Основы больших языковых моделей (LLM)
LLM Fundamentals
Этот курс помогает новичкам быстро и на практике освоить большие языковые модели (LLM), понять их устройство, научиться запускать локально и использовать для реальных задач. О курсеКурс представляет собой пошаговое обучение работе с современными LLM — от базовой теории до создания собственного AI‑сервиса. Подходит для начинающих и не требует глубоких знаний в программировании или нейросетях.Формат: видеолекции, практические ноутбуки и заданияДлит
zerotomastery.ioДругое (ИИ)LLM (большие языковые модели)
ИИ для начинающих: модели рассуждения
AI for Beginners: Reasoning Models
Этот курс — ваш понятный и практический вход в мир reasoning‑моделей: от базовых принципов их работы до глубокого анализа поведения, ограничений и скрытых механизмов. Материал ориентирован на новичков, но подаётся так, чтобы вы быстро вышли на уверенный уровень владения темой.Что такое reasoning‑модели и зачем они нужныReasoning‑модели — это поколение ИИ, способное строить пошаговые цепочки рассуждений. В отличие от классических языковых модел
Ishan AnandДругое (ИИ)LLM (большие языковые модели)
Как работают AI и LLM: ускоренный курс для занятых профессионалов
How AI & LLMs Work: A Fast-Track Crash Course for Busy Professionals
Хотите понять, как действительно работают современные AI‑модели, но нет времени на долгие курсы? В этом материале вы получите структурированное, ясное и технически точное представление о курсе, который формирует глубинное понимание LLM за часы — без матанализа и кодинга.Что делает этот ускоренный курс уникальнымКурс создан для занятых профессионалов, которые хотят быстро разобраться в устройстве больших языковых моделей и использовать AI компе
Узнать больше о LLM (большие языковые модели)
Какие задачи решают большие языковые модели?
LLM хорошо работают с любым текстом: пишут и редактируют тексты, переводят, суммируют длинные документы, отвечают на вопросы по переданному контексту. Они классифицируют обращения и извлекают данные из писем, договоров и счетов в структурированный формат, например JSON. Модели пишут и объясняют код, составляют SQL-запросы, помогают разбирать логи. Многие модели также работают с изображениями: читают скриншоты, таблицы и сканы. Отдельный класс задач — вызов инструментов, когда модель решает, какую функцию программы вызвать и с какими параметрами. На этом строятся ассистенты и агенты.
В каких задачах LLM справляются хорошо, а где ошибаются?
Модели сильны там, где важен язык и допустима проверка человеком: черновики текстов, перевод, суммаризация, извлечение данных из неструктурированных документов, генерация кода с тестами. Слабые места — точные вычисления, подсчеты, задачи на строгую логику с большим числом шагов и факты, которых нет в контексте: модель может их выдумать. Она не знает событий после окончания обучения и может по-разному ответить на один вопрос. Поэтому для критичных решений ответы модели проверяют программно или вручную, а нужные факты передают в контексте и не полагаются на память модели.
Чем базовая модель отличается от инструктивной?
Базовая модель обучена только предсказывать следующий токен на большом объеме текста. Она продолжает текст, а не выполняет просьбы: на вопрос может ответить списком похожих вопросов. Инструктивная модель прошла дополнительное обучение на примерах диалогов и инструкций, а также обучение с учетом предпочтений людей, поэтому следует указаниям, держит формат и отказывается от вредных запросов. В чатах и через API почти всегда используют инструктивные версии. Базовые модели нужны в основном исследователям и тем, кто дообучает модель под свою задачу и хочет полностью контролировать ее поведение.
Что нужно знать, чтобы начать работать с LLM осознанно?
Для использования через API достаточно базового программирования на Python или JavaScript и понимания нескольких понятий: токен, контекстное окно, температура, системный промпт, структурированный вывод. Полезно на практике сравнить ответы нескольких моделей на одних и тех же задачах. Чтобы понять устройство моделей глубже, нужны основы линейной алгебры и теории вероятностей, знакомство с нейросетями и PyTorch, затем архитектура трансформера и механизм внимания. Для дообучения добавляются навыки подготовки данных и знакомство с методами вроде LoRA, которые позволяют дообучать модели на одной видеокарте.
Кто работает с языковыми моделями и в каких ролях?
С LLM работают очень разные специалисты. Разработчики и AI-инженеры встраивают модели в продукты через API. ML-инженеры и исследователи дообучают модели, оценивают их и оптимизируют инференс. Дата-аналитики используют модели для разметки и разбора текстовых данных. Специалисты по промптам и контенту настраивают поведение ассистентов и проверяют качество ответов. Внутри компаний языковые модели применяют в поддержке, обработке документов, маркетинге, внутреннем поиске и разработке. Даже если человек не обучает модели сам, понимание их устройства помогает ставить задачи реалистично и замечать ошибки.