LLM умеют генерировать тексты, отвечать на вопросы и работать с документами. Но чтобы использовать их в реальных з...
🦾 LLM умеют генерировать тексты, отвечать на вопросы и работать с документами. Но чтобы использовать их в реальных задачах, важно понимать, как модели принимают решения и почему иногда дают неожиданный результат. 🚀 На открытом уроке разберём, как устроены большие языковые…
- 01.🦾 LLM умеют генерировать тексты, отвечать на вопросы и работать с документами
- 02.Но чтобы использовать их в реальных задачах, важно понимать, как модели принимают решения и почему иногда дают неожиданный результат
- 03.🚀 На открытом уроке разберём, как устроены большие языковые…
🦾 LLM умеют генерировать тексты, отвечать на вопросы и работать с документами. Но чтобы использовать их в реальных задачах, важно понимать, как модели принимают решения и почему иногда дают неожиданный результат. 🚀 На открытом уроке разберём, как устроены большие языковые модели и как применять эти знания на практике. Вы узнаете: — как модель выбирает слова и формирует ответ; — как развернуть LLM локально и проверить её работу через API; — как модели используют контекст из документов и почему это важно для RAG-систем. Урок подойдет начинающим разработчикам, аналитикам и менеджерам продукта, которые хотят понимать ИИ глубже и использовать его в рабочих задачах. Открытый урок проходит в преддверии старта курса «LLM-инженер». 📋 27 октября в 20:00 МСК. ➡️ Все участники получат скидку на обучение. Принять участие: https://otus.pw/EQLUD/?erid=2W5zFHKFvFK Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
Связанные материалы
Все материалы →Anthropic открывает свои бухгалтерские балансы для Уолл-стрит, показывая рекордные доходы и растущие обязательства
Anthropic — первая крупная лаборатория искусственного интеллекта, подавшая заявку S-1 в SEC и планирующая разместить свою компанию на Nasdaq под тикером «ANT». Цифры впечатляют: квартальный доход составляет $11,6 млрд, первая в истории операционная прибыль, а существующие клиенты тратят в девять раз больше по сравнению с прошлым годом.…
Создание агентной системы извлечения на базе Amazon Bedrock с CDK
AWS Machine Learning описывает создание агентной системы извлечения на базе Amazon Bedrock с использованием AWS CDK.
Кэширование запросов для ИИ-агентов на Amazon Bedrock
Кэширование запросов позволяет ИИ-агентам на Amazon Bedrock быть более эффективными.