Post #523

Как перейти от простого обучения моделей к созданию полноценных NLP-систем? Вы обучили свою LLM, построили эмбеддер или воспользовались API, но: — RAG-решение галлюцинирует и не выдерживает нагрузку — AI-агент не справляется с реальными сценариями — Эмбеддинги плохо работают на специфичном домене — Классификация и поиск дают нестабильные результаты — Качество модели со временем падает Эти проблемы — не редкость. Обучение модели — это только часть решения. Чтобы запустить рабочую NLP-систему, нужно уметь адаптировать её под домен и ограничения. Мы готовим новый курс LLM Pro, на котором разберём, как строить системы, которые работают в реальном мире: 🔹 Соберём свою RAG-модель: от ретривера и реранкера до генерации ответов и оценки качества 🔹 Построим AI-агента, который сможет выполнять сложные сценарии 🔹 Настроим BERT и эмбеддинги под домен 🔹 Решим задачи классификации, поиска, кластеризации и NER с учётом ограничений Это продвинутый курс для тех, кто хочет научиться строить надёжные NLP-решения! 🚀 Обучение стартует 22 мая! 📢 Записывайтесь в лист ожидания, чтобы первыми узнать подробности о курсе и получить лучшие условия на обучение.