Первая из пяти складчин на полный курс. Создавай, обучай и внедряй LLM‑проекты под руководством экспертов и практиков Что даст курс? Возможность создать LLM-проект освоив технологии разработки LLM, вы сможете запускать свои проекты с нуля, создавая решения на базе передовых технологий. Улучшить существующие сервисы возможность создавать и оптимизировать LLM для реальных задач, повышая эффективность бизнес-процессов и улучшая качество сервисов. Что вы освоите в этой части: Ключевые навыки: Разбираться в архитектурах современных LLM (close vs open models) Запускать и адаптировать open-source модели под свои задачи Настраивать модели с помощью fine-tuning и PEFT (LoRA / QLoRA) Использовать методы RLHF для выравнивания моделей (включая DPO, PPO) Снижать ресурсоёмкость моделей через квантизацию и дистилляцию Основные инструменты: Hugging Face Transformers TRL (для RLHF) LoRA / QLoRA Программа курса 1. Выравнивающий блок NLP - от базы до DL Attention & трансформеры Эволюция трансформеров до наших дней 2. Современные LLM Современные LLM PEFT RLHF & Alignment Уменьшение размеров модели 3. Prerequisites для RAG Работа с текстами Векторы Информационный поиск Ранжировние 4. RAG Основы RAG систем Усложнение RAG систем 5. Агенты Введение Мультиагентные системы 6. Инфра Хостинг LLM, эмбеддингов Разворачивание чат-бота Observing 7. Безопасность и Этика Безопасность (OWASP) дискриминация и предвзятость, утечка конфиденциальной информации в ЛЛМ, галлюцинации модели, alignment Эксперты курса Кристина Желтова — Директор по разработке моделей, Газпромбанк Роман Соломатин — ML Engineer (LLM, Ops), X5 Tech Дарья Андреева — ML Engineer (NLP), X5 Tech Александр Потехин — NLP Lead, X5 Tech Евгений Кокуйкин — CEO, Raft В Модуле 4 RAG нету урока "Усложнение RAG систем семинар", только html Продажник
