LLM 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…
- 01.🦾 LLM умеют генерировать тексты, отвечать на вопросы и работать с документами
- 02.Но чтобы использовать их в реальных задачах, важно понимать, как модели принимают решения и почему иногда дают неожиданный результат
- 03.🚀 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 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.
Байланысты материалдар
Барлығы →Anthropic өзінің кітаптарын Уолл-стрит үшін ашады, рекордтық кіріс пен өсу міндеттемелерін көрсетеді
Anthropic - SEC-ке S-1 құжатын тапсырған алғашқы ірі AI зертханасы, ол Nasdaq тізімінде «ANT» белгісімен тізімге кіруді жоспарлап отыр. Сандар күшті, тоқсан сайынғы кірісі 11,6 миллиард доллар, бірінші операциялық пайда және бар тұтынушылар жылына тоғыз есе көп жұмсайды.…
Создание агентной системы извлечения на базе Amazon Bedrock с CDK
AWS Machine Learning описывает создание агентной системы извлечения на базе Amazon Bedrock с использованием AWS CDK.
Кэширование запросов для ИИ-агентов на Amazon Bedrock
Кэширование запросов позволяет ИИ-агентам на Amazon Bedrock быть более эффективными.