Post #609

Следующий уровень работы с LLM 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? А ведь обучение модели — это только часть решения. Чтобы запустить рабочую NLP-систему, нужно уметь адаптировать её под домен и ограничения. Чтобы разобраться со всеми этими проблемами, приходите на наш курс LLM Pro. Это продвинутая программа для тех, кто уже работает с LLM и хочет решать сложные задачи! На обучении вы соберёте полноценные LLM-системы с учётом требований к качеству и нагрузке, разберёте сложные кейсы и дизайны NLP-решений: от кластеризации и эмбеддеров до сложных RAG-систем и агентов. В рамках курса вы научитесь: 🔹проектировать и запускать NLP-системы под реальные продуктовые задачи 🔹адаптировать LLM и эмбеддинги под специфичный домен и «живые» данные 🔹собирать и размечать датасеты — даже если данных изначально почти нет 🔹решать задачи классификации, поиска, кластеризации и NER — с ограничениями продакшн-среды 🔹собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества 🔹строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой Переходите на сайт, изучайте подробности о программе, ближайшем потоке и актуальных условиях и присоединяйтесь к обучению! Если ещё остались вопросы — пишите в нашу поддержку @deepschool_support! И до встречи на курсе! 🪔DeepSchool