Его можно пройти на обычном домашнем компьютере. И можно научиться создавать собственные языковые модели без сложных технических требований и высоких затрат.

Главная особенность курса — его практическая направленность. Никакой утомительной теории: сразу погружаетесь в работу с современными техниками настройки моделей, включая LoRA, DPO, ORPO и другие методы алайнмента. Курс построен на базе моделей серии SmolLM2, но полученные навыки можно применять к любым другим языковым моделям, как малым, так и большим.

Преимущества использования малых языковых моделей впечатляют:

— Эффективность: требуют минимум вычислительных ресурсов;

— Гибкость: легко адаптируются под конкретные задачи;

— Контроль: прозрачное поведение модели;

— Экономичность: низкие затраты на обучение и использование;

— Конфиденциальность: возможность локального запуска без отправки данных на внешние серверы;

— Экологичность: меньший углеродный след;

— Доступность для исследований: идеальный старт для академических экспериментов.

Курс имеет открытый формат с системой peer review. Участники могут не только учиться, но и вносить свой вклад в развитие материалов через GitHub. Для старта достаточно базовых знаний машинного обучения, Python, PyTorch и библиотеки transformers.

«Это не просто курс, а живой проект, который будет постоянно развиваться вместе с сообществом», — отмечают создатели. Действительно, каждый участник может предложить свои примеры и улучшения, открыв pull request в ветку december_2024.

Особенно важно, что курс полностью бесплатный и будет продолжать пополняться новыми материалами. В эпоху, когда качественное образование в сфере ИИ часто стоит больших денег, это настоящий подарок для энтузиастов машинного обучения и разработчиков, желающих освоить передовые технологии файнтюнинга. Курс проходить тут.