Курс

Донавчання та кастомізація

Донавчання — інструмент, за який хапаються надто рано. Це інженерний погляд на рішення: коли достатньо промпта чи RAG, коли донавчання справді варте витрат і як воно працює всередині. Розберемо кероване донавчання (SFT) та LoRA, підготовку чистих розмічених даних, дистиляцію — коли мала швидка модель вчиться у великої — та оцінювання донавченої моделі на відкладених даних, перш ніж їй довіритися. Шість коротких уроків, кожен екран намальовано, без хайпу.

6 уроківСередній35 хв

Почати курс Завантажити застосунок

Уроки курсу

Промпт, RAG чи донавчання

Дерево рішень, яке кожен інженер має прогнати, перш ніж хапатися за донавчання.

›

Як працює донавчання (SFT, LoRA)

Кероване донавчання підштовхує модель до твоїх прикладів, а LoRA робить це дешево.

›

Підготовка даних

Донавчання рівно настільки добре, наскільки добрі приклади, які ти в нього вкладаєш: якість б'є кількість.

›

Дистиляція

Використай велику модель, щоб натренувати малу й швидку, яка зберігає майже всю якість.

›

Оцінювання донавченої моделі

Донавчена модель може чудово виглядати на демо й бути гіршою в усьому іншому. Вимірюй чесно.

›

Складаємо докупи

Швидкий підсумок і одне правило, що вбереже тебе від пастки донавчання.

›

Пройди весь курс

Вивчи як слід — із відстеженням і персоналізацією

Проходь увесь курс як структурований маршрут — послідовні уроки, прогрес, стріки й персональний шлях, усе в застосунку.

Завантажити застосунок