LLM-инженер [Gigaschool] часть 2 из 5
ВНИМАНИЕ: Это вторая из пяти складчин на полный курс.
В связи с высокой стоимостью (180 000 руб.) и продолжительностью (5,5 месяцев) курса, для удобства участников принято решение о его разделении на 5 частей. Каждая часть соответствует одному большому разделу программы. Каждая последующая складчина является продолжением предыдущей, и соответственно необходимо оплатить предыдущую.
Это вторая часть большого онлайн-курса, посвященная подготовке данных для RAG-систем. Вы научитесь правильно обрабатывать тексты, работать с векторными базами данных и энкодерами, а также освоите продвинутые методы информационного поиска и ранжирования для повышения релевантности ответов LLM.
Спойлер: Что вы освоите в этой части?
Программа второй части курса
Раздел 2. Prerequisites для RAG
Лекция: Работа с текстами - парсинг, обработка текстов (применение ML + LLM в обработке).
Семинар: Различные виды чанкинга.
Лекция: Векторная БД, энкодеры, MTEB.
Семинар: Развёртывание векторной БД, проверка качества различных энкодеров.
Лекция: Информационный поиск - полнотекстовый, гибридный поиск, BM25, симметричный и ассиметричный поиск.
Семинар: Сравнение симметричного поиска и ассиметричного на конкретном примере.
Лекция: Ранжирование - инструменты, метрики для оценки качества, переранжирование.
Семинар: Построение собственное системы ранжирования, использование кросс-энкодера для переранжирования.
Эксперты курса:
Александр Потехин (NLP Lead, X5 Tech), Роман Соломатин (ML Engineer, X5 Tech), Дарья Андреева (ML Engineer, X5 Tech), Кристина Желтова (Директор по разработке моделей, Газпромбанк), Евгений Кокуйкин (CEO, Raft).
Предыдущие части курса:
Часть 1. Своя LLM
Следующие части курса:
Часть 3. RAG
Часть 4. Агенты
Часть 5. Инфраструктура
Цена: 36000 рублей (за вторую часть из пяти).
Продающий сайт полного курса:
Скачать:
ВНИМАНИЕ: Это вторая из пяти складчин на полный курс.
В связи с высокой стоимостью (180 000 руб.) и продолжительностью (5,5 месяцев) курса, для удобства участников принято решение о его разделении на 5 частей. Каждая часть соответствует одному большому разделу программы. Каждая последующая складчина является продолжением предыдущей, и соответственно необходимо оплатить предыдущую.
Это вторая часть большого онлайн-курса, посвященная подготовке данных для RAG-систем. Вы научитесь правильно обрабатывать тексты, работать с векторными базами данных и энкодерами, а также освоите продвинутые методы информационного поиска и ранжирования для повышения релевантности ответов LLM.
Спойлер: Что вы освоите в этой части?
Программа второй части курса
Раздел 2. Prerequisites для RAG
Лекция: Работа с текстами - парсинг, обработка текстов (применение ML + LLM в обработке).
Семинар: Различные виды чанкинга.
Лекция: Векторная БД, энкодеры, MTEB.
Семинар: Развёртывание векторной БД, проверка качества различных энкодеров.
Лекция: Информационный поиск - полнотекстовый, гибридный поиск, BM25, симметричный и ассиметричный поиск.
Семинар: Сравнение симметричного поиска и ассиметричного на конкретном примере.
Лекция: Ранжирование - инструменты, метрики для оценки качества, переранжирование.
Семинар: Построение собственное системы ранжирования, использование кросс-энкодера для переранжирования.
Эксперты курса:
Александр Потехин (NLP Lead, X5 Tech), Роман Соломатин (ML Engineer, X5 Tech), Дарья Андреева (ML Engineer, X5 Tech), Кристина Желтова (Директор по разработке моделей, Газпромбанк), Евгений Кокуйкин (CEO, Raft).
Предыдущие части курса:
Часть 1. Своя LLM
Следующие части курса:
Часть 3. RAG
Часть 4. Агенты
Часть 5. Инфраструктура
Цена: 36000 рублей (за вторую часть из пяти).
Продающий сайт полного курса:
Скачать:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться