Курс «Осваиваем и строим большие языковые модели» — это практическое погружение в создание LLM с нуля. Здесь вы шаг за шагом разберёте, как устроены современные модели вроде GPT, и повторите весь путь их разработки под руководством Себастьяна Рашки. Материал подан просто, наглядно и с большим количеством практики, чтобы вы не просто поняли теорию, а действительно построили собственную LLM.
Что вы найдёте в этом видеокурсе
Курс структурирован так, чтобы вы могли последовательно перейти от базовых компонентов модели к полноценной реализации своей языковой системы.
Построение архитектуры LLM
Вы научитесь мыслить как разработчик больших моделей: проектировать архитектуру, продумывать вычислительные блоки и правильно организовывать код.
Подготовка и работа с данными
Курс объясняет, как выбрать и подготовить датасет, чтобы модель обучалась эффективно и не переобучалась.
Дообучение и адаптация под задачи
Узнаете, как адаптировать LLM под конкретные задачи — от классификации текста до работы с собственными корпоративными данными.
Human feedback и улучшение качества модели
Вы разберёте важнейшие техники обучения с участием человека (human feedback), которые позволяют модели точнее следовать инструкциям.
Работа с весами и оптимизация
Курс включает практику по загрузке предобученных весов и их корректной интеграции в вашу модель.
Для кого предназначен курс
Разработчиков, стремящихся глубже погрузиться в ИИ и стать экспертами в LLM.
Дата-сайентистов и ML-исследователей, которым важно уметь настраивать и создавать большие модели.
Инженеров, желающих понять внутренние механизмы моделей вроде GPT, Llama или Mistral.
Дополнительные вводные материалы
В курс входит блок из 6 вводных видео от Абхинава Кимоти, автора книги A Simple Guide to Retrieval Augmented Generation. Он поможет вам быстро войти в тему, разобрав фундаментальные элементы Python и продвинутые возможности PyTorch.
Что дают вводные видео
Понимание необходимых инструментов до старта.
Готовую базу для уверенной работы с кодом из курса.
Упрощённый вход даже для специалистов с минимальным опытом.
Почему этот курс выделяется
Это не просто теория — вы действительно создадите полноценную LLM вместе с одним из самых известных экспертов в мире ИИ. Такой практики почти нет в открытом доступе, а материал курса помогает быстро перейти от «я понимаю концепцию» к «я могу это реализовать».
Что вы получите в итоге
Глубокое понимание внутреннего устройства больших языковых моделей.
Навык построения и настройки LLM с нуля.
Практический опыт, который можно использовать в рабочих проектах.
Уверенность в работе с современными стеком ИИ — PyTorch, Python, обучением моделей.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
Абхинав Кимоти - предприниматель и вице-президент по искусственному интеллекту в компании Yarnit. У него более 15 лет опыта в консультировании и управлении проектами в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Абхинав успешно сочетает техническую экспертизу с бизнес-мышлением, помогая компаниям внедрять ИИ-решения, которые приносят реальную пользу.
Я инженер-исследователь в области искусственного интеллекта, специализирующийся на больших языковых моделях (LLMs), глубоком обучении и разработке с открытым исходным кодом. Моя работа включает исследование ИИ, создание практических инструментов и распространение знаний через книги и вклад в проекты с открытым исходным кодом.
At work, I get this error: (not at home) К сожалению вы не получили доступ к файлу. Пожалуйста, напишите нам на info@coursehunter.net для быстрого решения проблемы. | Sorry, you have not been able to access the file. Please email us at info@coursehunter.net for a quick fix.
К сожалению вы не получили доступ к файлу. Пожалуйста, напишите нам на info@coursehunter.net для быстрого решения проблемы. | Sorry, you have not been able to access the file. Please email us at info@coursehunter.net for a quick fix.
We need more diamonds like this