Przejdź do głównej zawartości

Bloki

Pomiń Nawigacja

Nawigacja

  • Kokpit

    • Strona główna

    • Strony

      • Moje kursy

      • Tagi

      • PlikІнструкція для здобувачів освіти до вибору дисципл...

      • Adres URLВибір дисциплін на 2026-2027 навчальний рік

      • Adres URLВибір дисциплін на 2025-2026 навчальний рік

      • Adres URLВибір дисциплін на 2024-2025 навчальний рік

      • ForumНовини сайту

      • Adres URLІнструкція - основи роботи з системою Moodle

      • Adres URLЦИВІЛЬНИЙ ЗАХИСТ

      • FolderНормативна база СЕЗН

      • Adres URLВідновлення пароля

      • PlikПам’ятка для користувача системи Moodle

      • PlikСистема оцінки курсу

      • Opinia zwrotnaОцінка якості курсу

    • Moje kursy

    • Kursy

      • Факультети, кафедри

        • Біологічний факультет

        • Економічний факультет

        • Журналістики факультет

        • Інженерний навчально-науковий інститут ім. Ю.М. По...

        • Іноземної філології факультет

        • Математичний факультет

          • Кафедра загальної математики

          • Кафедра загальної та прикладної фізики

          • Кафедра комп'ютерних наук

            • archive

            • Методи контейнеризації та масштабування комп'ютерн...

            • Архітектура комп'ютерних систем

            • Інформаційна безпека держави

            • Нормативно-правове забезпечення інформаційної безпеки

            • Діджитал-інструменти в комерційній діяльності

            • Архітектура обчислювальних систем (ОПП Комп’ютерне...

            • Сучасні методи машинного навчання

            • Безпека інформаційно-комунікаційних систем

            • Сучасні інформаційні технології перекладу

            • Освітні вимірювання

            • Теорія інформації та кодування даних

            • Новітні наукові дослідження в сфері штучного інтел...

              • Sekcja ogólna

              • Змістовий модуль 1. Великі та малі мовні моделі (L...

                • LekcjaТема 1. Базові принципи LLM: трансформери, масштаб...

                • LekcjaТема 2. RAG, tool-use, довгий контекст і якісне оц...

                • ZadanieЛабораторна робота №0

                • ZadanieЛабораторна робота 1. Базові принципи LLM

                • Adres URLFine-Tuning Large Language Models Made Easy: A Pra...

              • Змістовий модуль 2. Генеративні моделі (GAN/VAE, д...

              • Змістовий модуль 3. Агентні системи та автономні р...

              • Змістовий модуль 4. Комп’ютерний зір та обробка звуку

              • Змістовий модуль 5. ШІ для науки та інженерії (AI4...

              • Індивідуальне завдання

              • Підсумковий контроль

          • Кафедра прикладної математики і механіки

          • Кафедра програмної інженерії

          • Кафедра фундаментальної та прикладної математики

          • Практична підготовка математичного факультету

          • Інформація, Статистика Математичного факультету

        • Менеджменту факультет

        • Соціальної педагогіки та психології факультет

        • Соцiологiї та управлiння факультет

        • Факультет історії та міжнародних відносин

        • Факультет фізичного виховання, здоров'я та туризму

        • Філологічний факультет

        • Юридичний факультет

      • Аспірантура

      • Науково-технічна позашкільна освіта

      • Відділ доуніверситетської підготовки, профорієнтац...

      • Адміністративний розділ

      • Центр післядипломної освіти та професійних кваліфі...

      • Школа педагогічної майстерності

  • Zaloguj

Новітні наукові дослідження в сфері штучного інтел ...

Вибір дисциплін Minimalizuj Rozwiń
Вибір дисциплін Minimalizuj Rozwiń
Обрати дисципліни Статистика вибору дисциплін ВМУ
  1. Kursy
  2. Факультети, кафедри
  3. Математичний факультет
  4. Кафедра комп'ютерних наук
  5. Новітні наукові дослідження в сфері штучного інтел...
  6. Змістовий модуль 1. Великі та малі мовні моделі (L...
  7. Тема 1. Базові принципи LLM: трансформери, масштаб...

Тема 1. Базові принципи LLM: трансформери, масштабування, instruction-tuning

Wymagania zaliczenia

Transformer як базова архітектура сучасних LLM: self-attention, позиційні кодування, обчислювальні компроміси. Розвиток від pretraining до instruction-tuning. Малі мовні моделі (SLM) та сценарії їх використання.

Презентація

https://docs.google.com/presentation/d/1BAMdxajn2Ql3u7j9IirpIkpvFBTiM8X3/edit?usp=sharing&ouid=100057449056685372414&rtpof=true&sd=true

https://docs.google.com/presentation/d/1obxTB_Pa8sKpmopBs0IM07VolU685w1a1vsb2Y85Ugo/edit?usp=sharing

Previous activity
ARC-AGI
Next activity
Тема 2. RAG, tool-use, довгий контекст і якісне оцінювання
Podsumowanie zasad przechowywania danych
Pobierz aplikację mobilną