Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей

В курсе рассматриваются способы повысить профит от использования больших языковых моделей (LLM) в личных целях или для встраивания в бизнес процессы.

Будем двигаться от базовых концепций к более продвинутым техникам, закрепляя всё на практике.

Курс не про архитектуры языковых моделей, их различия, способы обучения, а скорее про использование готовых моделей для реализации своих идей в качестве пользователя. Поэтому курс практичный и подойдет для начинающих.

Преподаватели курса стали лауреатами премии Stepik Awards 2023 в номинации «Прорыв Года».

Курс предназначен для широкого круга лиц, интересующихся большими языковыми моделями (LLM) и их возможным применением в личных и бизнес задачах.

Начальные требования:

• Знание Python на базовом уровне
• Умение запускать код в Jupyter notebooks или Google colab
• Общее представление или опыт взаимодействия с большими языковыми моделями (LLM). Например, с ChatGPT

Программа курса

Вступление

1. Как правильно входить в курс
2. Общий подход и точки улучшения приложений с LLM
3. API ключ курса или от OpenAI?

Промптинг — объясни LLM, что тебе от неё надо!

1. Введение в Prompt Engineering
2. ‍ Дизайн промптов в LangChain

LangChain или причем тут попугаи?

1. Память в LangChain
2. Chains — собери свою цепь
3. ️‍♂️ Агенты intro

LLM и ваши данные | + =

1. LangChain с вашими данными

Дообучение на своих данных | + =

1. Open Source модели на замену; LLaMa, Vicuna и русские LLM
2. А не сделать ли тебе свой проект уже сейчас?!
3. fine-tuning языковых моделей на своих данных
4. ‍‍‍♂️ Собери свою банду агентов и завали боса
5. Примеры кода и формат данных

Prompt Engineering — был basic, стал advansic

1. первый урок

Разбор реального проекта

1. ChatGPT и примеры использования:
2. Чат-бот заказчик и база знаний выдач

LLM, возможности и стартапы

1. Сколько миллионов можно поднять на своем ChatGPT

Финиш курса

1. Что дальше?!