🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
🦾 Большие языковые модели (LLM) стали важным компонентом современных ML-систем для работы с текстом. Но за их возможностями стоят фундаментальные принципы машинного обучения.
Чтобы эффективно применять LLM в прикладных задачах, важно понимать, какие подходы лежат в основе современных языковых моделей, где применяются классические методы и как выбирать способ настройки под конкретную задачу.
🚀 22 сентября на открытом вебинаре курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень» разберём современную обработку естественного языка (NLP).
Поговорим о том:
— как связаны NLP, ML и LLM;
— какие задачи решают современные языковые модели;
— как работают промптинг, RAG и адаптеры;
— как настраивать LLM и контролировать качество результатов.
Для разработчиков и специалистов по машинному обучению, которые хотят глубже понимать современные подходы NLP и LLM.
22 сентября в 18:00.
Регистрация открыта: Ссылка скрыта
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.