Андрей Карпатый запускает инновационный курс по искусственному интеллекту LLM101n

Создатель технологии self-driving в Tesla и исследователь OpenAI представляет уникальную образовательную программу по разработке языковых моделей.

Андрей Карпатый, известный своими достижениями в области искусственного интеллекта и автономного вождения, анонсировал запуск нового образовательного проекта – курса LLM101n. Разработанный в рамках инициативы Eureka Labs, этот курс предназначен для погружения студентов в основы разработки крупных языковых моделей (LLM) и создания собственных AI-систем.

Ключевые особенности курса LLM101n:

1. Комплексный подход: Охватывает все аспекты разработки языковых моделей – от базовых концепций до продвинутых техник оптимизации и развертывания.
2. Практическая направленность: Студенты будут создавать функционирующее веб-приложение, подобное ChatGPT, используя Python, C и CUDA.
3. Доступность: Минимальные требования к знаниям в области информатики делают курс доступным для широкой аудитории.
4. Актуальность: Включает изучение современных технологий и методов, применяемых в индустрии AI, таких как трансформеры, токенизация, распределенное обучение и мультимодальные модели.
5. Инновационный подход к обучению: Сочетание традиционных методов преподавания с использованием AI-ассистента, оптимизированного для помощи студентам.

Содержание курса:

LLM101n состоит из 17 глав, каждая из которых охватывает определенные аспекты разработки и оптимизации языковых моделей:

1. Введение в LLM: Основы языкового моделирования, архитектуры трансформеров и внимания.
2. Токенизация: Методы токенизации и оптимизации.
3. Ускорение обучения: Техники ускорения обучения и вывода.
4. Работа с различными типами данных: Методы доработки моделей (fine-tuning).
5. Развертывание моделей: Создание веб-приложений с использованием современных AI-технологий.

Программа курса:

1. Основы языковых моделей: Введение в языковые модели и их архитектуру.
2. Трансформеры: Принципы работы трансформеров и механизмов внимания.
3. Токенизация: Методы токенизации, включая minBPE.
4. Оптимизация: Техники оптимизации, такие как AdamW.
5. Ускорение обучения: Методы ускорения, включая использование GPU и распределенное обучение.
6. Финальная доработка: Специфические техники доработки моделей, такие как SFT и RLHF.
7. Развертывание: Развертывание моделей в виде API и веб-приложений.

Значимость курса:

Запуск LLM101n происходит на фоне роста значимости искусственного интеллекта во многих отраслях. Курс Андрея Карпатого предоставляет уникальную возможность получить глубокие знания в области AI от признанного эксперта. В анонсе курса говорится: “Если вы боитесь, что AI заменит вашу профессию, этот курс гарантирует трудоустройство и зарплату в пару сотен тысяч долларов в год”.

Доступность:

Ожидается, что материалы курса будут доступны онлайн, с возможностью проведения занятий как в цифровом формате, так и в физических группах. Для получения дополнительной информации и обновлений о курсе, заинтересованные лица могут следить за новостями на официальных каналах Eureka Labs в социальных сетях и на GitHub.

Заключение:

Запуск курса LLM101n от Андрея Карпатого и Eureka Labs знаменует важный шаг в демократизации образования в области искусственного интеллекта. Этот курс обещает стать мощным инструментом для тех, кто хочет не только понять принципы работы современных AI-систем, но и научиться создавать их самостоятельно.

Контактная информация:

• Twitter: @EurekaLabsAI
• GitHub: EurekaLabsAI
• Discord: Eureka Labs