LLM Engineering и генеративный AI
Prompting, RAG, evals, agents, безопасность и стоимость LLM-систем.
Prompting, RAG, evals, agents, безопасность и стоимость LLM-систем.
Учитесь по порядку: прочитайте объяснение, решите задачу до раскрытия ответа и проверьте ход рассуждений. Затем выполните лабораторную работу курса. В справочнике собраны все разделы и пример с пояснениями; переходить на другие сайты для чтения материала не требуется. Для выполнения кода или работы с оборудованием нужна указанная учебная среда. Оценка часов включает самостоятельную практику и итоговый проект, а не только чтение.
Что вы разберёте
1Токены, context и границы языковой моделиОбъяснение и задача с ответом2Structured prompting и tool useОбъяснение и задача с ответом3Embeddings, retrieval и rerankingОбъяснение и задача с ответом4Evaluation datasets и автоматические evalsОбъяснение и задача с ответом5Prompt injection, privacy и guardrailsОбъяснение и задача с ответом6Latency, caching, observability и экономикаОбъяснение и задача с ответомУчитесь с проверкой результата
Сначала решайте задачи самостоятельно, затем сравнивайте рассуждение с разбором. Итоговая работа проверяет применение знаний; отметка урока не является автоматической аттестацией.
Подготовка, пример и итоговая работа →