Этот курс для тех, кто разрабатывает продукты с LLM самостоятельно или в составе команды (как это бывает в больших компаниях). Будет полезен:

-Инженерам, которые строят решения на базе LLM в различных доменных областях
-Техлидам / CTO, которым важно быстрое нахождение оптимальных решений на базе LLM для широкого спектра задач
-Продактам, которые руководят внедрением решений на базе LLM
-Фаундерам компаний, где разрабатываются продукты для рынка на базе LLM или LLM внедряется в бизнес-процессы.
-Курс не учит использовать фреймворки, подключаться к LLM или индексировать документы.

Структура курса:

Модуль 1: Основы
Здесь мы рассмотрим типичные подходы по внедрению LLM и увидим их ограничения на примере решения одной распространенной задачи. Мы пройдемся по ментальным моделям и эвристикам выявления причин подобных ограничения и их устранения. Это те знания, которые в прошлом году сэкономили бы мне 2-3 месяца работы.
Часть контента пересекается с вебинарами, которые мы проводили с вами весной. Но материала на курсе больше и он дается подробнее.
Если вы пропустили вебинары, вот отличная возможность послушать их — and more.

Модуль 2: Кейсы и паттерны
Мы разберем повторяющиеся архитектурные паттерны из кейсов успешных внедрений проектов c AI. Библиотека паттернов включает: Query Expansion, Dedicated Agent, Router, Learn from Feedback, Knowledge Base и другие паттерны, применимые в зависимости от поставленных задач. Checklist + Custom Chain of Thought тоже есть.

Для всех паттернов мы разбираем особенности применения и примеры кейсов проектов. Я покажу, как классифицировать и обобщать задачи, чтобы продуктивнее их решать. Таким образом можно будет сэкономить время в будущих проектах — мы будем осознанно переиспользовать работающий опыт других, а не придумывать с нуля.

Информация о видео
Название: LLM под капотом: выбираем эффективные технические решения для AI-ассистентов
Автор: Ринат Абдуллин
Год выхода: 2024
Жанр: Видеокурс
Язык: Русский
Выпущено: Россия
Продолжительность: 04:05:28

Файл
Формат: MP4/pdf
Видео: AVC, 1280x720, ~190 Kbps
Аудио: AAC, 128 Kbps, 48.0 KHz
Размер файла: 609 Mb