Введение в генеративную инженерию ИИ с LLM

Генеративный искусственный интеллект преобразует способы создания программного обеспечения, но использование мощности больших языковых моделей требует прочного инженерного фундамента. Этот курс познакомит вас с основными концепциями и практическими рабочими процессами, необходимыми для разработки и развертывания приложений, работающих на LLM. Прочитав наши структурированные уроки, вы превратитесь из любопытного учащегося в опытного специалиста по искусственному интеллекту. Вы поймете, как эти модели работают под капотом, как взаимодействовать с ними программно и как создавать системы, которые обеспечивают надежные, контекстно-ориентированные результаты. Что вы узнаете: - Понять основные архитектурные и тренировочные процессы больших языковых моделей (LLM). - Применять эффективные методы быстрого проектирования для управления поведением модели и оптимизации выходных данных. - Настройка рабочих процессов поиска-дополненного поколения (RAG) для подключения LLM к внешним источникам данных. - Использовать векторные базы данных для эффективного хранения и поиска семантических вложений. - внедрять базовые стратегии оценки и мониторинга в области МПП для обеспечения качества применения. - Разработать безопасные и масштабируемые архитектуры приложений, которые интегрируют генеративные API ИИ. Курс начинается с основной терминологии и механики трансформаторных архитектур, затем переходит к интеграции API, быстрому проектированию и расширенным шаблонам поиска. Вы будете постепенно повышать свое понимание с помощью четких письменных объяснений и практических примеров кода. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, менеджеров по продуктам и энтузиастов технологий, которые только начинают работать с генеративным искусственным интеллектом. Предыдущий опыт работы с машинным обучением не требуется, хотя полезно иметь базовое понимание концепций программирования. Начните читать сегодня, чтобы начать создавать следующее поколение интеллектуальных приложений.