Программирование [Abhinav Kimothi, Sebastian Raschka] Осваиваем и строим большие языковые модели

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: Abhinav Kimothi, Sebastian Raschka​

Название: Осваиваем и строим большие языковые модели​

Продолжительность: 17 ч 15 мин Количество уроков: 54 Видео Язык: Английский Вес архива: 2,73 ГБ

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.

СКАЧАТЬ: