Современный NLP и большие языковые модели 26: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Ekononova (обсуждение | вклад) Новая страница: «Шаблон» |
Ekononova (обсуждение | вклад) Внесли основную информацию по курсу |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
== О курсе == | |||
Расскажем, как от теории с курса по NLP перейти к практическому применению больших языковых моделей, научимся обсуждать требования к разного уровня решениям и соберём собственный проект по ходу курса. | |||
1. Современные LLM (тюнинг, квантизация) | |||
2. RAG и пререквизиты (методы поиска, выбор энкодеров) | |||
3. Агентные системы (простые и мультиагентные) | |||
4. Инфраструктура вокруг LLM (хостинг LLM, эмбеддингов, observing) | |||
5. Системный дизайн LLM-based продукта | |||
== Расписание == | |||
'''Лекция:''' Понедельник 19:40. Ссылка на [https://x5group.ktalk.ru/modern_llm занятие]. | |||
'''Семинары:''' Четверг 18:10. Ссылка на [https://x5group.ktalk.ru/modern_llm занятие]. | |||
== Полезные ссылки == | |||
* Общий чат курса в telegram: https://t.me/+VLmYI24BJ9hjNTg6 | |||
* Github курса: https://github.com/xufana/modern_nlp_llm | |||
* Диск с записями: https://drive.google.com/drive/folders/1sXN69MOfDn40iYmLSkzC06waiSuK64KO?usp=sharing | |||
* Таблица с оценками: TBA | |||
== Темы курса == | |||
1. Классификация текста. Записи: TBA | |||
== Домашние задания == | |||
TBA | |||
== Преподаватели == | |||
{| class="wikitable" | |||
|- | |||
! Преподаватели | |||
|- | |||
| [https://t.me/Xufana Дарья Андреева] | |||
|- | |||
| [https://t.me/SamoedR Роман Соломатин] | |||
|- | |||
| [https://t.me/al_potekhin Александр Потехин] | |||
|- | |||
|} | |||
== Формула оценок == | |||
''Итог'' = SUM(О_ДЗ_i) *0.125 + О_проект * 0.5 | |||
* ДЗ — оценка за домашнее задание | |||
* Проект — оценка за проект | |||
'''Формат экзамена''': защита проекта. | |||
Версия от 17:27, 22 января 2026
О курсе
Расскажем, как от теории с курса по NLP перейти к практическому применению больших языковых моделей, научимся обсуждать требования к разного уровня решениям и соберём собственный проект по ходу курса.
1. Современные LLM (тюнинг, квантизация)
2. RAG и пререквизиты (методы поиска, выбор энкодеров)
3. Агентные системы (простые и мультиагентные)
4. Инфраструктура вокруг LLM (хостинг LLM, эмбеддингов, observing)
5. Системный дизайн LLM-based продукта
Расписание
Лекция: Понедельник 19:40. Ссылка на занятие.
Семинары: Четверг 18:10. Ссылка на занятие.
Полезные ссылки
- Общий чат курса в telegram: https://t.me/+VLmYI24BJ9hjNTg6
- Github курса: https://github.com/xufana/modern_nlp_llm
- Диск с записями: https://drive.google.com/drive/folders/1sXN69MOfDn40iYmLSkzC06waiSuK64KO?usp=sharing
- Таблица с оценками: TBA
Темы курса
1. Классификация текста. Записи: TBA
Домашние задания
TBA
Преподаватели
| Преподаватели |
|---|
| Дарья Андреева |
| Роман Соломатин |
| Александр Потехин |
Формула оценок
Итог = SUM(О_ДЗ_i) *0.125 + О_проект * 0.5
- ДЗ — оценка за домашнее задание
- Проект — оценка за проект
Формат экзамена: защита проекта.