Large Language Models: от теории до практического применения
Получите промокод на скидку за регистрацию!
Зарегистрируйтесь на сайте, и мы отправим Вам промокод на скидку на любые услуги продвижения в электронном письме вместе с паролем для входа. Это Ваша возможность сэкономить и ознакомиться с нашим сайтом!
Введение в большие языковые модели (LLM)
Обзор курса, определение ключевых понятий, объяснение значимости LLM в современном мире и их влияния на различные отрасли.
Основы машинного обучения для NLP
Базовые концепции машинного обучения, необходимые для понимания работы LLM: обучение с учителем и без учителя, функции потерь, оптимизаторы и другие ключевые понятия.
Обучение и дообучение (fine-tuning) LLM
Методы обучения больших языковых моделей, техники дообучения на специфических данных для адаптации моделей под конкретные задачи и области.
Практическое развёртывание LLM: инфраструктура и инструменты
Обзор инструментов и платформ для развёртывания LLM, требования к инфраструктуре, оптимизация ресурсов и управление вычислительными мощностями.
Применение LLM в здравоохранении
Примеры использования LLM в медицинской сфере: анализ медицинских записей, генерация отчётов, помощь в диагностике и другие прикладные задачи.
LLM в креативных индустриях
Возможности применения LLM в литературе, искусстве, музыке и других креативных областях, генерация контента и помощь творческому процессу.
LLM в образовании и науке
Использование LLM для автоматизации учебных процессов, помощи в научных исследованиях, генерации учебных материалов и анализа больших объёмов научной информации.
Этические аспекты использования LLM
Обсуждение этических дилемм, связанных с применением LLM, включая вопросы конфиденциальности, предвзятости моделей и влияния на рынок труда.
Управление рисками при работе с LLM
Методы оценки и минимизации рисков, связанных с использованием LLM, включая технические, юридические и репутационные риски.
Объяснимость решений LLM
Проблемы объяснимости решений, принимаемых LLM, методы повышения прозрачности моделей и интерпретации их выводов.
Лабораторная работа: развёртывание LLM для конкретной задачи
Практическая работа по развёртыванию LLM для решения задачи в выбранной области, настройка параметров модели и оценка её производительности.
Интеграция LLM с другими системами и сервисами
Способы интеграции LLM с существующими IT-инфраструктурами и сервисами, API для работы с LLM, примеры успешных интеграций.
Тренды и будущее LLM
Обзор современных трендов в развитии LLM, перспективные направления исследований и возможные сценарии будущего развития технологий.
Обобщение и пути дальнейшего изучения
Повторение ключевых моментов курса, обсуждение полученных знаний и навыков, рекомендации по дальнейшему самостоятельному изучению темы и развитию в области LLM.
