Современный NLP и большие языковые модели 26
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Содержание
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.
