Администрирование и программирование [А. Миленькин, И. Александров] Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей (2024)

Columbo

Команда форума
Модератор
[Александр Миленькин, Иван Александров] [Stepik]
Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей (2024)

2024-10-08_10-00-08.png
Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей [stepik] [Александр Миленькин, Иван Александров]

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?!
Наши преподаватели:
Александр Миленькин
Иван Александров

Продажник:
Скрытое содержимое. Вам нужно войти или зарегистрироваться.
Скачать:
Скрытое содержимое. Вам нужно войти или зарегистрироваться.
 
Сверху