Скоро! Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей [stepik] [Александр Миленькин, Иван Александров]

[SHAREWOOD]

Создаём AI-решение на основе ChatGPT и других LLM моделей [stepik] [Александр Миленькин, Иван Александров]​

Навыки после прохождения курса

• Эффективное использование больших языковых моделей с помощью оптимизированного промптинга.
• Применение фреймворка LangChain для создания баз данных под специфические задачи.
• Реализация идеи до стадии минимально функционального прототипа на StreamLit.

Общая информация о курсе

Курс уделён методам оптимизации использования больших языковых моделей (LLM) как для личных целей, так и для интеграции в бизнес. Сфокусированность курса - от основ до продвинутых техник, с акцентом на практику.
Это не курс об архитектурах языковых моделей или методах обучения, а о том, как эффективно использовать уже готовые модели для реализации своих замыслов. Отсюда следует его практическая направленность и пригодность для новичков.
Используемый язык программирования - Python.
Преподаватели курса получили премию Stepik Awards 2023 в номинации "Прорыв Года".

Целевая аудитория
Курс рассчитан на обширную группу лиц, заинтересованных в больших языковых моделях (LLM) и возможностях их использования для личных и деловых задач.

Начальные требования

Основные знания Python
Умение работать с кодом в Jupyter notebooks или Google colab
Общее понимание или опыт работы с большими языковыми моделями (LLM), например, с ChatGPT

Наши преподаватели
Александр Миленькин
Иван Александров

Процесс обучения

- Предоставляем каждому ученику ключи к API ChatGPT и объясняем, как ими пользоваться
- Пройдём от продвинутого промптинга до создания особенных "баз данных" для своих задач и развертывания собственного рабочего сервиса.
- Рассмотрим открытые (бесплатные) альтернативы ChatGPT и способы их развертывания и дополнительного обучения на бесплатных ресурсах.
- Завершённый проект в рамках курса можно добавить в портфолио как ПЕТ-проект или доработать для собственных нужд.

Программа курса
Введение

1. Правильный подход к началу курса
2. Общая стратегия и возможности улучшения приложений с LLM
3. API ключ от курса или от OpenAI?

Промптинг - как правильно формулировать запросы к LLM!

1. Знакомство с Prompt Engineering
2. ‍ Создание промптов в LangChain

LangChain: что тут делают попугаи?

1. Память в LangChain
2. Chains - построй свою цепочку
3. ️‍ Введение в агентов

LLM и ваши данные | + =

1. LangChain с вашими данными

Дообучение с помощью ваших данных | + =

1. Открытые модели для замены; LLaMa, Vicuna и русские LLM
2. Самое время приступить к своему проекту?!
3. микрообучение языковых моделей на ваших данных
4. ‍‍‍ Сформируй свою команду агентов и одолей босса
5. Примеры кода и формат данных

Prompt Engineering - с основ к продвинутому уровню

1. первый урок

Анализ реального проекта

1. ChatGPT и примеры его использования:
2. Чат-бот для клиента и база данных ответов

LLM, возможности и стартапы

1. Сколько миллионов можно заработать на своем ChatGPT

Завершение курса

1. Что далее?!

Скрытая ссылка

Материал «Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей [stepik] [Александр Миленькин, Иван Александров]», возможно, скоро появится на SHAREWOOD.

Воспользуйтесь поиском, может быть, он уже опубликован.