🦾 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.
Материал бастапқы дереккөзден алынған:
Telegram — AI Machine Learning Big Data
Толық мәтінді Telegram — AI Machine Learning Big Data сайтында оқуТақырып орыс тіліндеLLM 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 қорытындысы: Басты тезистер
- 🦾 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...
Ұқсас материалдар
Рекурсивті агенттер кодтау үлгісін шығарды
🌟 Recursive кодтау агенттерінің үлгісін шығарды Ричард Сочер негізін қалаған және мамыр айында 650 миллион доллар инвестициямен көлеңкеден шыққан Recursive Superintelligence стартапы өзінің алғашқы үлгісін көрсетті - Флинт. Рекурсивті мұндай ақшаны бірінші үлгіге дейін алды, негізінен ...
Антропиктердің негізін қалаушы Джек Кларк 2027 жылға дейін өзін-өзі жетілдіретін AI туралы болжамын алға жылжытады.
P-Zero Research компаниясының жаңа эталоны AI модельдерінің тәжірибелерді өз бетінше жобалап, бағалайтынын өлшейді. Нәтижелер тез жақсарып жатқаны сонша, Anthropic компаниясының негізін қалаушы Джек Кларк өзін-өзі жетілдіретін AI 2027 жылға қарай келеді деп ойлайды. Anthropic негізін қалаушы Джек Кларк мақаласы…
Сэм Альтман жасанды интеллект саналы екенін ешкім білмейтінін мойындады
Сэм Альтман жасанды интеллекттің санасы бар-жоғын ешкім білмейтінін мойындады OpenAI бас директоры Сэм Альтман бүгінгі таңда заманауи нейрондық желілерде сана бар-жоғын ешкім нақты айта алмайды. «Мен анық айтқым келеді: шын мәнінде, ешкім ...
Anthropic бір AI агенті көптеген субагенттерді жеңетінін айтады, сондықтан модельдер күрделілікті жалғыз шеше алады
Anthropic компаниялар қосалқы агенттерді сұраныс бойынша контекстті жүктейтін бір агентке біріктіре алатынын бағалауы керек дейді. Архитектураны бір салыстыруда жалғыз агентті орнату екі есе жылдам жұмыс істеді. Anthropic GitHub сайтында командаларға көмектесу үшін көші-қон жинағын шығарды ...