🦾 LLM умеют генерировать тексты, отвечать на вопросы и работать с документами. Но чтобы использовать их в реальных задачах, важно понимать, как модели принимают решения и почему иногда дают неожиданный результат. 🚀 На открытом уроке разберём, как устроены большие языковые модели и как применять эти знания на практике. Вы узнаете: — как модель выбирает слова и формирует ответ; — как развернуть LLM локально и проверить её работу через API; — как модели используют контекст из документов и почему это важно для RAG-систем. Урок подойдет начинающим разработчикам, аналитикам и менеджерам продукта, которые хотят понимать ИИ глубже и использовать его в рабочих задачах. Открытый урок проходит в преддверии старта курса «LLM-инженер». 📋 27 октября в 20:00 МСК. ➡️ Все участники получат скидку на обучение. Принять участие: https://otus.pw/EQLUD/?erid=2W5zFHKFvFK Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
From the original source:
Telegram — AI Machine Learning Big Data
Read full article at Telegram — AI Machine Learning Big DataTitle in RussianLLM умеют генерировать тексты, отвечать на вопросы и работать с документами. Но чтобы использовать их в реальных з...
🦾 LLM умеют генерировать тексты, отвечать на вопросы и работать с документами. Но чтобы использовать их в реальных задачах, важно понимать, как модели принимают решения и почему иногда дают неожиданный результат. 🚀 На открытом уроке разберём, как устроены большие языковые…
AI Summary & Key Takeaways
- 🦾 LLM умеют генерировать тексты, отвечать на вопросы и работать с документами
- Но чтобы использовать их в реальных задачах, важно понимать, как модели принимают решения и почему иногда дают неожиданный результат
- 🚀 На открытом уроке разберём, как устроены большие языковые…
LLM умеют генерировать тексты, отвечать на вопросы и работать с документами. Но чтобы использовать их в реальных з...
Related stories
Recursive has released a model for coding agents
🌟 Recursive has released a model for coding agents The startup Recursive Superintelligence, founded by Richard Socher and emerging from the shadows in May with $650 million in investments, showed its first model - Flint. Recursive received this kind of money even before the first model, largely due to...
Anthropic co-founder Jack Clark moves his prediction for self-improving AI forward to 2027
A new benchmark by P-Zero Research measures how well AI models design and evaluate experiments on their own. The results are improving so fast that Anthropic co-founder Jack Clark now thinks self-improving AI could arrive by 2027. The article Anthropic co-founder Jack Clark…
Sam Altman admitted that no one knows whether artificial intelligence is conscious
Sam Altman admitted that no one knows whether artificial intelligence has consciousness OpenAI CEO Sam Altman said that today no one can say with certainty whether modern neural networks have consciousness. “I want to be clear: in fact, no one is...
Anthropic says one AI agent beats many subagents now that models can handle complexity alone
Anthropic says companies should evaluate whether they can consolidate sub-agents into a single agent that loads context on demand. In one architecture comparison, the single-agent setup ran about twice as fast. Anthropic has published a migration kit on GitHub to help teams make…