TGViewer
DataEng DataEng @dataeng · 4.39K subscribers
Post #648 2.23K
Что происходит в LLM. Октябрь 2025

Несмотря на то, что LLM — главный хайп последних 2 лет, вокруг больших моделей остаётся много путаницы и заблуждений. Чем отличаются модели? Надо ли доучивать модель? Хостить или ходить по API? На что можно рассчитывать при построении агента или RAG-системы? Почему у кого-то работают RAG и агенты, а кто-то вовсе в них разочаровался?

Deepschool ответит на эти и другие вопросы на онлайн-лекции в четверг! За полтора часа вы получите актуальный срез индустрии вокруг LLM:
— актуальные модели и их свойства
— бенчмарки
— self-host VS API
— типы задач
— главные «болячки» ванильных решений
— и актуальные советы по их лечению

Спикер — Дмитрий Калашников, NLP Team Lead в Яндексе🔥

А ещё расскажут про курс «LLM», где объяснят теорию LLM, научат промптингу, дообучению, элайменту, построению RAG, агентских-систем и деплою — всё под кураторством опытных инженеров.

Всем участникам лекции подарят скидки на обучение 🎁

Подключайтесь в четверг, 9 октября в 18:30 МСК!

Регистрируйтесь по ссылке и приходите на лекцию в четверг!
  • 👍 4
More from @dataeng
  1. Aug 23, 2026Официальная документация по Python теперь доступна на русском языке: https://blog.python.o…
  2. Jul 20, 2026PostgreSQL 18 изнутри Postgres Pro выпустили новую версию книги про устройство PostgreSQL:…
  3. Jul 16, 2026На канале Елизаветы Осетинской вышло интересное интервью с создателем ClickHouse Алексеем…
  4. Apr 30, 2026PostgreSQL 16: Оптимизация запросов 🖥 Вчера случайно заметил, что на Postgres Pro появила…
  5. Apr 29, 2026Эффективно управлять сложностью можно через абстракции. Например, через практики внедрения…
  6. Apr 29, 2026Отказоустойчивость железа достигается через добавление избыточных компонентов, например, в…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →