📚 Модули обучения (5)
История развития, архитектура Transformer, scaling laws
Сначала пройдите:
- {'id': 'M1-foundations-module-3', 'title': 'M1.3 · Классическое машинное обучение'}
- {'id': 'M2-deep-learning-module-1', 'title': 'M2.1 · Введение в нейронные сети'}
Attention механизмы, encoder-decoder, positional encoding
Сначала пройдите:
- {'id': 'M4-llm-module-1', 'title': 'M4.1 · Введение в LLM'}
- {'id': 'M2-deep-learning-module-3', 'title': 'M2.3 · Рекуррентные сети (RNN)'}
Методы дообучения, LoRA, QLoRA, prompt tuning
Сначала пройдите:
- {'id': 'M4-llm-module-2', 'title': 'M4.2 · Архитектура Transformer'}
API использование, локальные модели, inference оптимизация
Сначала пройдите:
- {'id': 'M4-llm-module-3', 'title': 'M4.3 · Fine-tuning LLM'}
Приложение на основе LLM
Сначала пройдите:
- {'id': 'M4-llm-module-4', 'title': 'M4.4 · Применение LLM'}