Вы используете мобильную версию

перейти на Полную версию сайта

Доступно

[stepik] Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей (Александр Миленькин)

Складчина [stepik] Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей (Александр Миленькин). Совместные покупки курсов, тренингов, обучения. Присоединяйтесь! Важен каждый вкладчик.

Складчина, скидка, недорого. Чему вы научитесь Получать максимальный результат от использования больших языковых моделей за счёт грамотного промптинга....
Тема найдена по тегам:
Цена:
3500 руб
Взнос:
112 руб
Организатор:
Евражкa

Список участников складчины:

1. Евражкa 2. tinakamila 3. angelina4541 4. Irushka
Купить
Оцените эту складчину: /5,
  1. Евражкa Организатор складчин
    [​IMG]

    Чему вы научитесь

    • Получать максимальный результат от использования больших языковых моделей за счёт грамотного промптинга.
    • Использовать фреймворк LangChain и создавать базы знаний под свои задачи.
    • Доводить свою идею до минимально рабочего прототипа на StreamLit.
    О курсе

    В курсе рассматриваются способы повысить профит от использования больших языковых моделей (LLM) в личных целях или для встраивания в бизнес процессы.
    Будем двигаться от базовых концепций к более продвинутым техникам, закрепляя всё на практике.
    Курс не про архитектуры языковых моделей, их различия, способы обучения, а скорее про использование готовых моделей для реализации своих идей в качестве пользователя. Поэтому курс практичный и подойдет для начинающих.
    Основной язык программирования Python
    Преподаватели курса стали лауреатами премии Stepik Awards 2023 в номинации "Прорыв Года".

    Для кого этот курс
    Курс предназначен для широкого круга лиц, интересующихся большими языковыми моделями (LLM) и их возможным применением в личных и бизнес задачах.

    Начальные требования

    Знание Python на базовом уровне
    Умение запускать код в Jupyter notebooks или Google colab
    Общее представление или опыт взаимодействия с большими языковыми моделями (LLM). Например, с ChatGPT

    Как проходит обучение

    - Выдаем каждому ключи к API ChatGPT и объясняем, что с ними делать
    - Пройдём путь от продвинутого промптинга до создания "баз знаний" для своих задач и деплоя собственного работающего сервиса.
    - Рассмотрим опенсорс (бесплатные) альтернативы ChatGPT и как их развернуть и дообучить на бесплатных ресурсах.
    - Выполненный в рамках курса проект можно будет положить как ПЕТ-проект в портфолио или доработать и использовать для своих целей.

    Программа курса
    Вступление
    1. Как правильно входить в курс
    2. Общий подход и точки улучшения приложений с LLM
    3. API ключ курса или от OpenAI?
    Промптинг - объясни LLM, что тебе от неё надо!
    1. Введение в Prompt Engineering
    2. ‍ Дизайн промптов в LangChain
    LangChain или причем тут попугаи?
    1. Память в LangChain
    2. Chains - собери свою цепь
    3. ️‍♂️ Агенты intro
    LLM и ваши данные | + =
    1. LangChain с вашими данными
    Дообучение на своих данных | + =
    1. Open Source модели на замену; LLaMa, Vicuna и русские LLM
    2. А не сделать ли тебе свой проект уже сейчас?!
    3. fine-tuning языковых моделей на своих данных
    4. ‍‍‍♂️ Собери свою банду агентов и завали боса
    5. Примеры кода и формат данных
    Prompt Engineering - был basic, стал advansic
    1. первый урок
    Разбор реального проекта
    1. ChatGPT и примеры использования:
    2. Чат-бот заказчик и база знаний выдач
    LLM, возможности и стартапы
    1. Сколько миллионов можно поднять на своем ChatGPT
    Финиш курса
    1. Что дальше?!

     
    Евражкa, 8 фев 2024
  2. Похожие складчины
    Загрузка...
Наверх