Направление

Теоретический курс по построению LLM — фундаментальная подготовка для работы с архитектурой и принципами создания больших языковых моделей, где базовые концепции машинного обучения переплетаются с инженерными вызовами масштабирования, тонкой настройки и безопасного внедрения ИИ-систем. Под этим понимается не только понимание математических основ трансформеров и механизмов внимания, но и освоение практик предобработки данных, выбора гиперпараметров, оценки качества генераций, а также учёта этических и юридических ограничений при работе с персональными и чувствительными данными — в том числе в контексте требований к информационным системам, интегрируемым с государственными платформами.

Этот курс разработан для тех, кто хочет перейти от поверхностного использования LLM к глубокому пониманию их устройства и научиться проектировать, обучать и адаптировать модели под конкретные задачи, соблюдая отраслевые стандарты надёжности, воспроизводимости и прозрачности ИИ-решений.

Для кого этот курс:

  • Начинающих ML‑инженеров и дата‑сайентистов: которые хотят структурировать знания об архитектуре LLM, освоить типовые пайплайны обучения и дообучения моделей, разобраться в современных фреймворках (Hugging Face, Fairseq, Megatron) и повысить свою конкурентоспособность на рынке.

  • Разработчиков и системных архитекторов: желающих интегрировать LLM в корпоративные и государственные информационные системы, грамотно оценивать требования к инфраструктуре, latency и стоимости эксплуатации, а также проектировать безопасные API и механизмы контроля выходных данных.

  • Специалистов из смежных областей (аналитиков, технических писателей, методологов): которые понимают специфику цифровой трансформации и хотят перейти к проектированию ИИ‑функций, формулировать технические задания для ML‑команд и корректно оценивать возможности и риски применения генеративных моделей в реальных бизнес‑ и государственных сценариях.

Главный результат курса:

В качестве выпускного проекта вы разработаете полный теоретико‑методологический прототип LLM‑решения для конкретной предметной области (например, автоматизация подготовки справок, генерация черновиков нормативных документов или интеллектуальная обработка обращений граждан), включая описание архитектуры модели, схему подготовки и очистки данных, критерии оценки качества ответов, план валидации на репрезентативной выборке, а также перечень мер по обеспечению безопасности и соответствия регуляторным требованиям. Итоговый пакет материалов будет пригоден для включения в портфолио, презентации заказчику или передачи в команду разработки для дальнейшей реализации, в том числе с учётом требований к выгрузке и интеграции с внешними государственными системами. Вы также получите опыт разработки собственной LLM.