Основы больших языковых моделей (LLM)
Полное руководство по работе с GPT-4, Claude 3 и Gemini Pro — от понимания архитектуры до создания готовых приложений.
О курсе
Этот курс даёт вам полное понимание того, как работают современные большие языковые модели (LLM) — от архитектуры трансформеров до практического применения в реальных проектах. Вы научитесь не просто пользоваться ChatGPT, а строить приложения на базе OpenAI API, Anthropic API и Google Generative AI.
Каждый модуль включает теоретическую часть, практическое задание и код-шаблоны, которые вы можете использовать в своих проектах.
Что вы освоите
Принципы работы трансформерной архитектуры
Продвинутые техники prompt engineering
Работа с OpenAI, Anthropic и Gemini API
Создание чат-ботов с памятью и контекстом
RAG: поиск и генерация с документами
Оценка качества и безопасность LLM
Программа курса
История от RNN к трансформерам. Механизм attention, токенизация, температура и параметры генерации. Сравнение ведущих моделей: GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro.
Zero-shot, few-shot и chain-of-thought prompting. Системные промпты и контроль поведения модели. Техники для работы с кодом, текстом и структурированными данными.
Настройка API, управление токенами и стоимостью. Function calling, JSON mode, Assistants API. Практика: создание AI-ассистента для обработки документов.
Эмбеддинги и векторные базы данных. Chunking стратегии и semantic search. Построение полноценной RAG-системы с PDF-документами.
Сравнение Anthropic Claude и Google Gemini API. Мультимодальные модели: работа с изображениями. Оценка и тестирование LLM-приложений. Финальный проект: полноценный AI-продукт с деплоем.
- ✅ Пожизненный доступ к материалам
- ✅ Сертификат по окончании
- ✅ Еженедельные Q&A сессии
- ✅ Доступ к Discord-сообществу
- ✅ Код-шаблоны для проектов