Генеративные модели в машинном обучении (ИИ 2025) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 45: Строка 45:
 
|-
 
|-
  
−
| style="background:#eaecf0;" | '''3''' || Задача языкового моделирования, GPT, few-shot и zero-shot, инструктивное обучение || [Лекция] [Семинар] || [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/lectures/lecture03-gan.pdf Слайды], [https://vk.com/video-227011779_456239057 Лекция], [https://vk.com/video-227011779_456239059 Семинар], [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/seminars/Seminar-3-gans.ipynb Ноутбук]|| [https://www.youtube.com/watch?v=XvnC9B_hNt0 Лекция ПЗАД по GAN] и [https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2023/lectures/lecture01-gan.pdf слайды]; [https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html туториал по DCGAN] от torch; [https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdf оригинальная статья Яна Гудфеллоу]; [https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Generative_Adversarial_Nets_(GAN) Wiki ИТМО]; [https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/generativno-sostyazatelnye-seti-(gan) глава из учебника Яндекса]  
+
| style="background:#eaecf0;" | '''3''' || Задача языкового моделирования, GPT, few-shot и zero-shot, инструктивное обучение || [Лекция] [Семинар] || [Лекция] [Семинар]|| [https://www.youtube.com/watch?v=XvnC9B_hNt0 Лекция ПЗАД по GAN] и [https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2023/lectures/lecture01-gan.pdf слайды]; [https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html туториал по DCGAN] от torch; [https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdf оригинальная статья Яна Гудфеллоу]; [https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Generative_Adversarial_Nets_(GAN) Wiki ИТМО]; [https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/generativno-sostyazatelnye-seti-(gan) глава из учебника Яндекса]  
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | '''4''' || Вариационные автокодировщики (VAEs) и нормализующие потоки (Normalizing Flows) || [https://stepik.org/lesson/1366006 Модули 14 и 15.3 на Stepik] || [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/lectures/lecture04-nf.pdf Слайды], [https://vk.com/video-227011779_456239066 Запись лекции], [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/seminars/Seminar-4-autoencoders.ipynb Семинарский ноутбук], [https://vk.com/video-227011779_456239072 Запись семинара] || [https://www.youtube.com/watch?v=aj1U36E_RZE&list=PLEwK9wdS5g0rLIiFuHwUuDuWKupHQrVJf&index=3 Лекция ПЗАД по NF] и [https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2023/lectures/lecture02-nf.pdf слайды]; [https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/variational-autoencoder-(vae) глава учебника Яндекса про VAE], [https://www.youtube.com/watch?v=x6T1zMSE4Ts обзор] NVAE, [https://github.com/NVlabs/NVAE реализация] NVAE, [https://github.com/NVlabs/NVAE реализация] VAE на Habr; [https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/normalizuyushie-potoki глава учебника Яндекса по NF], [https://lilianweng.github.io/posts/2018-10-13-flow-models/ заметки] о различных архитектурах NF, [https://github.com/VincentStimper/normalizing-flows репозиторий] с реализациями архитектур NF
+
| style="background:#eaecf0;" | '''4''' || Технологии современных LLM (Rope, KV-cache), Reasoning, RAG, Open-source LLM|| [Лекция] [Семинар] || [Лекция] [Семинар] || [https://www.youtube.com/watch?v=aj1U36E_RZE&list=PLEwK9wdS5g0rLIiFuHwUuDuWKupHQrVJf&index=3 Лекция ПЗАД по NF] и [https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2023/lectures/lecture02-nf.pdf слайды]; [https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/variational-autoencoder-(vae) глава учебника Яндекса про VAE], [https://www.youtube.com/watch?v=x6T1zMSE4Ts обзор] NVAE, [https://github.com/NVlabs/NVAE реализация] NVAE, [https://github.com/NVlabs/NVAE реализация] VAE на Habr; [https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/normalizuyushie-potoki глава учебника Яндекса по NF], [https://lilianweng.github.io/posts/2018-10-13-flow-models/ заметки] о различных архитектурах NF, [https://github.com/VincentStimper/normalizing-flows репозиторий] с реализациями архитектур NF
−
|-
+
−
| style="background:#eaecf0;" | '''5''' || Диффузионные модели || [https://stepik.org/lesson/1366010 Модуль 15 на Stepik] || [https://vk.com/video-227011779_456239070 Запись лекции], [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/lectures/lecture05-diff.pdf Слайды], [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/seminars/Seminar-5.ipynb Тетрадка с семинара], [https://vk.com/video-227011779_456239088 Запись семинара] || [https://www.youtube.com/watch?v=z7QH-WWHmfE&list=PLEwK9wdS5g0rLIiFuHwUuDuWKupHQrVJf&index=4 Лекция ПЗАД по диффузиям] и [https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2023/lectures/lecture03-diffusion.pdf слайды]; [https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/diffuzionnye-modeli глава в учебнике Яндекса], [https://huggingface.co/learn/diffusion-course/unit0/1 курс] HuggingFace, [https://lilianweng.github.io/posts/2024-04-12-diffusion-video/ заметки] о генерации видео, [https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/839580/ описание] создания e2e модели генерации видео от Яндекса, [https://github.com/diff-usion/Awesome-Diffusion-Models репозиторий] с материалами по диффузиям
+
−
|-
+
−
| style="background:#eaecf0;" | '''6''' || Мультимодальные модели || [https://stepik.org/lesson/1366010 Модуль 15 на Stepik] || [https://vk.com/video-227011779_456239085 Запись лекции], [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/lectures/lecture06-multi.pdf Слайды], [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/seminars/Seminar-6.ipynb Семинарский ноутбук], [https://vk.com/video-227011779_456239100 Запись семинара] || [https://www.youtube.com/watch?v=hH8dcl62XsY&t=2860s&ab_channel=siberai семинар от Сбера] про различные мультимодальные архитектуры, [https://openai.com/index/clip/ статья про CLIP] от OpenAI, [https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/vit туториал по ViT] на HuggingFace
+
−
|-
+
−
| style="background:#eaecf0;" | '''7''' || Синтез речи (Text-to-Speech) || - || [https://vk.com/video-227011779_456239098 Запись лекции], [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/lectures/lecture07-tts.pdf Слайды], [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/seminars/Seminar_7.ipynb Семинарский ноутбук], [https://vk.com/video-227011779_456239129 Запись семинара] || [https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=%D0%A1%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%B7_%D1%80%D0%B5%D1%87%D0%B8 Wiki ИТМО], [https://huggingface.co/learn/audio-course/ru/chapter6/pre-trained_models туториал HuggingFace], [https://developers.sber.ru/help/salutespeech/creating-audio-from-text верхнеуровневый обзор] технологий синтеза речи от Sber, [https://github.com/markovka17/dla/tree/2023 репозиторий курса DLA]
+
−
|-
+
−
| style="background:#eaecf0;" | '''8''' || Оптимизация моделей || [https://stepik.org/lesson/1366014 Модуль 16 на Stepik] || [https://vk.com/video-227011779_456239111 Запись лекции], [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/lectures/lecture08-opt.pdf Слайды], [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/seminars/Seminar_8.ipynb Семинарский ноутбук], [https://vk.com/video-227011779_456239129 Запись семинара] || [https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/distillyaciya-znanij Про дистилляцию знаний], [https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/800945/ Про квантизацию] (Хабр), [https://pytorch.org/tutorials/intermediate/pruning_tutorial.html Про pruning] (pytorch) и [https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/kak-ocenivat-veroyatnosti калибровку]
+
 
|}
 
|}
  

Версия 22:18, 27 августа 2025

О курсе

Курс читается в первом семестре студентам магистерской образовательной программы "Искусственный интеллект".

Канал и чат курса в ТГ: Чат

Группа Преподаватели Zoom
Базовая Тихонова Мария, Кантонистова Елена [ Zoom]
Продвинутая Карагодин Никита [ Zoom]
Ассистенты
Прохоров Савелий
Охотин Даниил
Никифорова Соня-Аня

Материалы курса

Ссылка на плейлист курса на VK: [ VK-playlist]

Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub

Ссылка на stepik: Stepik

Расписание базовой группы:

Занятие Тема Записи лекций и семинаров Материалы на гитхабе Дополнительные материалы
1 Задача машинного перевода, механизм внимания, Transformer [Лекция] [Семинар] [Лекция] [Семинар] Запись лекции про Attention и трансформеры на ИАДе, Слайды к ней; Attention is All You Need; The Illustrated Transformer; Visualizing Attention, a Transformer's Heart;
2 Токенизация, BERT, дообучение трансформерных моделей [Лекция] [Семинар] Тетрадка, Colab, Запись продвинутая Кратко про BERT, GPT и T5 модели; The Illustrated BERT, ELMo, and co.;
3 Задача языкового моделирования, GPT, few-shot и zero-shot, инструктивное обучение [Лекция] [Семинар] [Лекция] [Семинар] Лекция ПЗАД по GAN и слайды; туториал по DCGAN от torch; оригинальная статья Яна Гудфеллоу; Wiki ИТМО; глава из учебника Яндекса
4 Технологии современных LLM (Rope, KV-cache), Reasoning, RAG, Open-source LLM [Лекция] [Семинар] [Лекция] [Семинар] Лекция ПЗАД по NF и слайды; глава учебника Яндекса про VAE, обзор NVAE, реализация NVAE, реализация VAE на Habr; глава учебника Яндекса по NF, заметки о различных архитектурах NF, репозиторий с реализациями архитектур NF

Формула оценивания

Общая оценка: 0.6*ДЗ + 0.1*степик + 0.1*теормин + 0.2*Экз

Stepik

В оценку за Stepik идут только следующие модули:

Важно: Части степика с домашними заданиями делать не нужно (15.4, например). Но нужно ответить на квизы в других его частях (15.1, например).


Домашние задания

Экзамен

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Генеративные_модели_в_машинном_обучении_(ИИ_2025)&oldid=91373»