2024/2025
Проектный курс по большим языковым моделям
Статус:
Маго-лего
Когда читается:
3 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Терновский Валерий Александрович
Язык:
русский
Кредиты:
3
Программа дисциплины
Аннотация
Рассмотрим актуальные методы RAG и практики работы с LLM в индустрии, изучим научные и индустриальные статьи на тему эффективного управления контекстом LLM для решения прикладных бизнес-задач, разберём вопросы, связанные с оценкой LLM-based систем, проанализируем таксономию методов работы с RAG.
Цель освоения дисциплины
- Настраивает процесс итеративной разработки индустриальных сервисов на основе ML вообще и LLM в частности
- Управляет качеством LLM-based систем на уровне отдельных компонент
- Проводит исследования, связанные с атомарными компонентами системы
- Проектирует и разрабатывает актуальные RAG компоненты
- Понимает достоинства и недостатки различных RAG-техник
Планируемые результаты обучения
- Настраивать процесс итеративной разработки индустриальных сервисов на основе ML вообще и LLM в частности
- Управлять качеством LLM-based систем на уровне отдельных компонент
- Уметь проводить исследования, связанные с атомарными компонентами системы
- Проектировать и разрабатывать актуальные RAG компоненты
- Понимать достоинства и недостатки различных RAG-техник
Содержание учебной дисциплины
- Intro в курс. Жизненный цикл ML-сервисов. Обзор RAG систем.
- RAG: основная информация, популярные методы, направление research; индустриальные решения
- LLM (RAG)-центричные кейсы
- LLM: Reasoning workshop
- Консультация и обсуждение финальных проектов
- Защиты финальных проектов
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Lawson, B., Pil, F. K., & Holweg, M. (2018). Multi‐Modal Order Fulfillment: Concept and Application. Production & Operations Management, 27(2), 269–284. https://doi.org/10.1111/poms.12801
Рекомендуемая дополнительная литература
- Johannes Wollenburg, Andreas Holzapfel, & Alexander Hübner. (2019). Omni-channel customer management processes in retail: An exploratory study on fulfillment-related options. Logistics Research, (1). https://doi.org/10.23773/2019_7