LLM под ваши задачи
Освойте адаптацию языковых моделей к вашей профессиональной области – от подготовки данных до тонкой настройки.
Что получите вы как специалист?
- Разберетесь в подходах к адаптации LLMs под специфические задачи (тонкая настройка vs. база знаний)
- Научитесь выбирать подходящий метод адаптации для вашего кейса
- Освоите процесс подготовки данных для тонкой настройки модели, включая использование доступных источников и генерацию данных
- Получите практический опыт проведения тонкой настройки LLM (на примерах, разобранных в материалах)
- Узнаете, как оценить и применить адаптированную модель
- Сможете определять возможности для применения адаптированных LLMs в вашей сфере
QUENTIN TARANTINO & ROGER AVARY
Кому подойдет?
Разработчики и инженеры
Кто хочет научиться адаптировать LLMs для конкретных бизнес-задач (например, в медицине, юриспруденции, финансах, поддержке клиентов)
Предприниматели и менеджеры
Кто ищет способы внедрения кастомизированных LLM-решений для автоматизации процессов или создания новых продуктов
Исследователи и энтузиасты AI
Желающие получить практический опыт работы с методами адаптации LLMs, в частности, тонкой настройки
QUENTIN TARANTINO & ROGER AVARY
Как устроено обучение?
4-6 часов
Минимум времени – максимум практики
Удобный формат
Видео до 20 минут и структурированые текстовые материалы по каждой теме
Что нужно знать
Базовое понимание принципов работы больших языковых моделей
Что вас ждёт
- LLM для "специфического случая": понимание задачи
- Основные методы адаптации:
- Тонкая настройка (Fine-tuning): изменение поведения
- Использование базы знаний (Knowledge Base/Embedding): работа с конкретной информацией
- Сравнение и выбор метода: когда что использовать
- Потенциальные области применения адаптированных LLMs (поддержка клиентов, юридические/медицинские документы, финансы, взаимодействие с существующей кодовой базой компании, и др.)
- Выбор базовой модели для тонкой настройки (примеры, как Falcon)
- Обзор инструментов (Google Colab) и необходимых библиотек
- Настройка рабочего окружения
- Работа с Hugging Face для моделей и данных
- Важность качественных данных
- Источники данных: публичные vs. частные
- Где найти публичные наборы данных (Kaggle, Hugging Face Datasets)
- Работа с собственными данными
- Как использовать другие LLMs (например, GPT) для создания обучающих данных
- Форматирование данных для тонкой настройки
- Загрузка и подготовка набора данных
- Токенизация данных
- Эффективные методы тонкой настройки (например, QLoRA)
- Загрузка базовой модели и токенизатора
- Настройка параметров обучения
- Запуск процесса обучения (на примере Google Colab)
- Мониторинг и оценка процесса обучения
- Оценка качества тонко настроенной модели (сравнение с базовой)
- Сохранение и загрузка модели
- Применение адаптированной модели для решения вашей специфической задачи
- Краткий обзор дальнейших шагов и возможностей (например, создание базы знаний)
Получите доступ к курсу первыми
Курс скоро откроется. Оставьте данные, чтобы мы уведомили вас о старте.
5 случайных человек из листа ожидания получат курс бесплатно, а все остальные гарантированную скидку.
5 случайных человек из листа ожидания получат курс бесплатно, а все остальные гарантированную скидку.
Лист ожидания
Мы сообщим вам, когда запустим программу и предложим записаться по самой выгодной цене ✨
Нажимая на кнопку оплатить, вы принимаете условия пользовательского соглашения и политики конфиденциальности.
Этот курс может оплатить ваш работодатель
Если знания курса пригодятся вам на текущем месте работы, поговорите с руководителем о частичной или полной оплате учёбы. Напишите нам на почту support@shvm.xyz или в онлайн чат на сайте. Менеджер свяжется с вами и сориентирует по дальнейшим действиям.
FAQ
Курс состоит из заранее записанных видео, длительность не более 20 минут. Часть материалов структурировна и оформлена в текстовом виде.
Материалы будут доступны в вашем личном кабинете на нашем сайте
Курс рассчитан на 4-6 часов
Да, вы сможете оформить налоговый вычет за обучение, если вы являетесь налоговым резидентом России и оплачиваете подоходный налог. Подать документы на вычет можно в году, следующем за годом оплаты обучения. Подробнее о налоговом вычете за обучение можно прочитать на сайте ФНС
Да, конечно. Мы можем принять как полную, так и частичную оплату от юридического лица. Напишите нам нампочту support@shvm.xyz или в онлайн-чат на сайте. Менеджер свяжется с вами и сориентирует по дальнейшим действиям.
Скачать программу курса в PDF
Нажимая на кнопку "отправить", вы даете согласие на обработку персональных данных