[А. Миленькин, И. Александров] Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей (2024)

[Александр Миленькин, Иван Александров] [Stepik] Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей (2024)

Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей [stepik] [Александр Миленькин, Иван Александров]

Чему вы научитесь:

Получать максимальный результат от использования больших языковых моделей за счёт грамотного промптинга.
Использовать фреймворк LangChain и создавать базы знаний под свои задачи.
Доводить свою идею до минимально рабочего прототипа на StreamLit.
О курсе:
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.
Основной язык программирования Python
Преподаватели курса стали лауреатами премии Stepik Awards 2023 в номинации "Прорыв Года".

Для кого этот курс:
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

Как проходит обучение:
- Выдаем каждому ключи к API ChatGPT и объясняем, что с ними делать
- Пройдём путь от продвинутого промптинга до создания "баз знаний" для своих задач и деплоя собственного работающего сервиса.
- Рассмотрим опенсорс (бесплатные) альтернативы ChatGPT и как их развернуть и дообучить на бесплатных ресурсах.
- Выполненный в рамках курса проект можно будет положить как ПЕТ-проект в портфолио или доработать и использовать для своих целей.

Программа курса:
Вступление

Как правильно входить в курс
Общий подход и точки улучшения приложений с LLM
API ключ курса или от OpenAI?
Промптинг - объясни LLM, что тебе от неё надо!

Введение в Prompt Engineering
‍ Дизайн промптов в LangChain
LangChain или причем тут попугаи?

Память в LangChain
Chains - собери свою цепь
️‍Агенты intro
LLM и ваши данные | + =

LangChain с вашими данными
Дообучение на своих данных | + =

Open Source модели на замену; LLaMa, Vicuna и русские LLM
А не сделать ли тебе свой проект уже сейчас?!
fine-tuning языковых моделей на своих данных
‍‍‍Собери свою банду агентов и завали боса
Примеры кода и формат данных
Prompt Engineering - был basic, стал advansic

первый урок
Разбор реального проекта

ChatGPT и примеры использования:
Чат-бот заказчик и база знаний выдач
LLM, возможности и стартапы

Сколько миллионов можно поднять на своем ChatGPT
Финиш курса

Что дальше?!
Наши преподаватели:
Александр Миленькин
Иван Александров