Hugging Face представил бесплатный курс по большим языковым моделям

Оглавление

• Два пути освоения LLM
• Интерактивное обучение с AI-ассистентом
• Ключевые модули курса
  • Архитектура LLM
  • Предобучение моделей
  • Посттренировочные датасеты

Сообщество разработчиков Hugging Face запустило масштабный образовательный проект — комплексный курс по большим языковым моделям (LLM), который структурирован по двум основным направлениям: для исследователей и инженеров.

Два пути освоения LLM

Курс предлагает два четко разделенных трека обучения:

• LLM Scientist — для тех, кто хочет создавать и улучшать сами модели, используя современные методы
• LLM Engineer — для разработчиков, которые создают приложения на основе LLM и развертывают их в рабочую среду

Редкий случай, когда качественный образовательный контент по самой горячей теме ИИ доступен бесплатно. В то время как рынок наводнен платными курсами сомнительного качества, Hugging Face предлагает структурированный путь от основ архитектуры Transformer до продвинутых техник тонкой настройки — и все это с открытыми исходниками и практическими примерами.

Интерактивное обучение с AI-ассистентом

Для повышения эффективности обучения авторы создали специального ИИ-ассистента, доступного через HuggingChat или ChatGPT. Ассистент отвечает на вопросы и тестирует знания в персонализированном формате.

Ключевые модули курса

Архитектура LLM

Раздел охватывает фундаментальные аспекты:

• Эволюцию от encoder-decoder архитектур к decoder-only моделям типа GPT
• Принципы токенизации и их влияние на качество модели
• Механизмы внимания и их роль в обработке контекста
• Стратегии генерации текста: от жадного поиска до температурного сэмплирования

Предобучение моделей

Хотя предобучение требует значительных вычислительных ресурсов, курс дает понимание ключевых аспектов:

• Подготовка датасетов (Llama 3.1 обучалась на 15 триллионах токенов)
• Распределенное обучение с различными стратегиями параллелизации
• Оптимизация процесса обучения и мониторинг метрик

Посттренировочные датасеты

Особое внимание уделяется структурированным датасетам для тонкой настройки:

• Форматы хранения данных и шаблоны чатов (ChatML, Alpaca)
• Генерация синтетических данных с помощью моделей типа GPT-4o
• Методы улучшения качества данных: Auto-Evol, Цепочка мыслей
• Фильтрация качества с использованием reward-моделей и LLM-судей

По материалам Hugging Face