Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Как устроен ИИ? Всё, что нужно знать о работе LLM или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
В 13-м докладе H&S Conclave разобрали крайне важную и интересную тему – как работает генеративный ИИ: 1️⃣ Что такое LLM и как они устроены? 2️⃣ Как обучают большие языковые модели? 3️⃣ Ключевые концепции: in-context learning, Retrieval Augmented Generation (RAG), fine-tuning 4️⃣ AI-агенты и мультиагентные системы Вторая часть: • GenAI Under Control. Как оценивать точност... Спикер: Вадим Гацура / vhatsura , VP of Engineering at Viio Hard&Soft Skills Conclave https://clck.ru/3ByAsQ - это серия регулярных мероприятий с небольшими докладами по прикладным техническим темам 🎤 Стать спикером – https://hardsoftskills.dev/speakers?u... 🎓Курс [Технический Лидер] – https://hardsoftskills.dev/techlead?u... 🎓Курс [Solution Architect in the Wild] – https://hardsoftskills.dev/solution-a... 🎓Курс [CTO Starter Pack] – https://hardsoftskills.dev/cto-starte... 🎓Курс [из Middle в Senior] – https://hardsoftskills.dev/middle-sen... 🎓Курс [Team Leadership] – https://hardsoftskills.dev/teamlead?u... Для того, чтобы узнавать про новые мероприятия в H&S Skills https://clck.ru/3ByApZ подписывайся на наш TG -канал https://t.me/+xDdDLUREjJ4wY2Ey 00:00 - Вступление. Представление спикера - Вадим Гацура 04:27 - Введение в LLM. Как тренируют модели? 09:45 - Какие бывают LLM? 11:55 - Context Window 15:30 - Как управлять моделью: температура, top-p, токены 23:25 - In-Context learning 37:40 - Retrieval Augmented Generation (RAG) 57:20 - Fine-tuning 01:04:24 - AI-агенты 01:11:25 - Паттерны проектирования AI-агентов 01:17:05 - Model Context Protocol 01:20:05 - LLMOps 01:32:50 - Ответы на вопросы