TGViewer
Data Science | Machinelearning [ru] Data Science | Machinelearning [ru] @devsp · 19.8K subscribers
Post #6024 380
🦾 LLM умеют генерировать тексты, отвечать на вопросы и работать с документами. Но чтобы использовать их в реальных задачах, важно понимать, как модели принимают решения и почему иногда дают неожиданный результат.

🚀 На открытом уроке разберём, как устроены большие языковые модели и как применять эти знания на практике. Вы узнаете:

— как модель выбирает слова и формирует ответ;
— как развернуть LLM локально и проверить её работу через API;
— как модели используют контекст из документов и почему это важно для RAG-систем.

Урок подойдет начинающим разработчикам, аналитикам и менеджерам продукта, которые хотят понимать ИИ глубже и использовать его в рабочих задачах. Открытый урок проходит в преддверии старта курса «LLM-инженер».

📋 27 октября в 20:00 МСК.
➡️ Все участники получат скидку на обучение. Принять участие: https://vk.cc/d2RHw3

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
More from @devsp
  1. Oct 13, 2026Можно ли научить мелкую LLM учиться, не раздувая веса? В первой статье автор крутил опыты…
  2. Oct 13, 2026Reasoning From Scratch: RLVR, часть 2 Себастьян Рашка (@rasbt) выкатил вторую порцию разбо…
  3. Oct 12, 202635B-модель на RTX 5080 и RTX 3060: 109 ток/с через PCIe Gen2 x4 Чел заявляет: его 3060, по…
  4. Oct 12, 2026Как не спалить токены AI-агента на кодовой базе: 5 паттернов на все случаи AI-агенты уже н…
  5. Oct 12, 2026NVIDIA открыла исходники PersonaPlex-7B Голосовой ИИ давно упирался в одно жирное ограниче…
  6. Oct 10, 2026Детектор ИИ-текста на коленке: что из нейрослопа реально ловит код, а что до сих пор расхл…
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 →