1.1 🏁 Как правильно входить в курс

 🤝 Что стоит ожидать по окончании курса?

  • ✅ Поймешь какие трюки могут улучшить качество LLM моделей.
  • ✅ Будешь уметь настраивать LLM сервис с максимальным качеством генерации.
  • ✅ Изучишь большой набор приемов, как выжимать максимальную точность из имеющихся данных.
  • ✅ Получишь полноценную практику fine-tuning. В курсе будет много работы по освоению этого искусства.
  • ✅ Более того, мы разберем примеры использования базы знаний и закрепим это практикой. 
  • ✅ Научишься автоматически отбирать релевантный контекст из базы знаний и минимизировать ошибки моделей. 
  • ✅ Узнаешь про хорошо себя зарекомендовавшие открытые LLM модели (llama, vicuna, alpaca, ...).
  • ✅ Освоишь такие хитрые инструменты, как агенты и векторизация баз данных.
  • ✅ Напишешь собственные "пайплайны" и полезные функции для применения в своих сервисах.
  • ✅ Найдешь на курсе Комьюнити единомышленников для стартапа или пет-проекта.
  • ✅ Получишь исчерпывающий гайд по зоопарку LLM моделей.
  • ✅ Откроешь и настроишь под себя мощные фреймворки, например, LangChain (и не только).

Чего точно НЕ стоит ожидать по итогу курса?

  • ❌ У тебя будет универсальный код на все случаи жизни.
  • ❌ Будешь глубоко понимать, как работают под капотом обсуждаемые LLM-модели.
  • ❌ Найдешь работу в качестве Data Scientist (хотя шансы повысятся).
  • ❌ Станешь экспертом в NLP и LLM

Выберите все подходящие ответы из списка