Погружение в большие языковые модели (часть 1)
В первой части верхнеуровнего рассматривается полный жизненный цикл разработки модели машинного обучения: от сбора и предобработки данных до выбора алгоритма, обучения и оценки качества модели. Разбираются основные методы обработки данных, современные подходы к NLP, способы оптимизации и борьбы с переобучением, а также методы тестирования моделей. Читать далее