Онлайн-курс «Методы управления большими языковыми моделями» посвящен быстро развивающейся области искусственного интеллекта, с акцентом на генеративные модели и их применение в обработке естественного языка. Курс обеспечивает целостное понимание предмета, последовательно переходя от базовых концепций к более сложным аспектам.

Центральное место занимает изучение генеративных нейронных сетей и больших языковых моделей (LLM), включая архитектуру и принципы работы таких моделей, как Transformer, а также особенности их обучения на масштабных текстовых данных. Студенты познакомятся с различными типами генеративных моделей.

Практическая часть включает анализ популярных текстовых и графических генеративных моделей, таких как чат-боты и нейросети для генерации изображений. Обучающиеся освоят взаимодействие с этими моделями, изучат их возможности и ограничения, а также основы составления эффективных промтов для получения качественных результатов.

Особое внимание уделяется профессии Prompt Engineer и её растущей востребованности. В заключение рассматриваются этические аспекты применения генеративных моделей, потенциальные риски и способы минимизации негативных последствий. Студенты научатся критически оценивать результаты работы генеративных нейронных сетей и понимать ответственность, связанную с использованием этих мощных технологий.

Знания:

• Принципов работы генеративных нейронных сетей и больших языковых моделей;
• Этики применения генеративных нейронных сетей и больших языковых моделей;
• Принципов, структуры и техники промптинга;
• Принципов эффективного промптинга;
• Методов тестирования промптов;
• Ограничения больших языковых моделей и способов их преодоления.

Умения:

• Использовать генеративные нейронные сети для разных прикладных областей;
• Валидировать результаты, полученные от больших языковых моделей;
• Выполнять оценку и тестирование промптов;
• Выбирать генеративные нейронные сети и большие языковые модели в зависимости от прикладной задачи.

Навыки:

• Работы с большими языковыми моделями и генеративными нейронными сетями, в том числе с Yandex GPT и GigaChat;
• Составления запросов к генеративным нейронным сетям (промптов) для разных прикладных областей.

• Основы взаимодействия и коммуникации с различными LLM
• Принципы и структура промптинга
• Понятие контекста, его создание
• Работа внутри единого диалога
• Смена контекста
• Продвинутые техники промптинга
• Валидация результата
• Ограничения LLM и способы их преодоления
• Оценка и тестирование промптов
• Case-study и реальные примеры
• Будущее промптинга и LLM

Магистры по направлению 09.04.02 «Информационные системы и технологии» по программе «Промпт-инжиниринг и разработка сервисов искусственного интеллекта».

Ознакомьтесь с техническими требованиями для доступа к курсу и его успешного прохождения.

В рамках аттестации по курсу слушатель должен:

• Просмотреть лекции и дополнительные материалы, включая конспекты лекций;
• Ответить на вопросы в ходе просмотра каждой лекции;
• Выполнить упражнения (домашние задания);
• Выполнить итоговое задание.