Описание [stepik] [А. Миленькин, И. Александров] Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей (2024):
Чему вы научитесь:
- получать максимальную отдачу от использования больших языковых моделей благодаря грамотному промптингу;
- использовать фреймворк LangChain и создавать базы знаний для своих задач;
- доводить свою идею до минимально работоспособного прототипа на Streamlit.
Этот курс посвящён способам повышения эффективности использования больших языковых моделей (LLM) в личных целях или для интеграции в бизнес-процессы. Мы будем изучать различные техники, двигаясь от базовых концепций к более сложным, и закреплять знания на практике.
Курс фокусируется на применении готовых моделей для реализации собственных идей, поэтому он подходит для начинающих и практичен. Основной язык программирования — Python.
Преподаватели курса стали победителями премии Stepik Awards 2023 в номинации „Прорыв года“.
Для кого этот курс:
Курс предназначен для широкого круга людей, интересующихся большими языковыми моделями (LLM) и их возможными применениями в личных и бизнес-задачах.
Начальные требования:
- знание Python на базовом уровне;
- умение запускать код в Jupyter notebooks или Google Colab;
- общее представление об опыте работы с большими языковыми моделями (LLM), например, с ChatGPT.
- получение ключей API для ChatGPT и объяснение их использования;
- прохождение пути от продвинутого промптинга до создания „баз знаний“ для своих задач и развёртывания собственного работающего сервиса;
- рассмотрение бесплатных альтернатив ChatGPT и способов их развёртывания и дообучения на бесплатных ресурсах;
- выполнение проекта в рамках курса, который можно добавить в портфолио или доработать и использовать для своих целей.
- вступление;
- как правильно начать курс;
- общий подход и точки улучшения приложений с LLM;
- API-ключ курса или от OpenAI;
- промптинг — объясните LLM, что вам нужно;
- введение в Prompt Engineering;
- дизайн промптов в LangChain;
- LangChain или почему это важно;
- память в LangChain;
- Chains — создайте свою цепочку;
- агенты intro;
- LLM и ваши данные | + =;
- LangChain с вашими данными;
- дообучение на своих данных | + =;
- Open Source модели на замену;
- примеры кода и формат данных;
- Prompt Engineering — от базового до продвинутого;
- первый урок;
- разбор реального проекта;
- ChatGPT и примеры использования;
- чат-бот и база знаний;
- LLM, возможности и стартапы;
- сколько миллионов можно заработать на своём ChatGPT;
- завершение курса;
- что дальше?
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Скачать курс [stepik] [А. Миленькин, И. Александров] Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей (2024):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Последнее редактирование модератором: