Изучение нейросетей включает в себя широкий спектр направлений, от передовых больших языковых моделей (LLM) до компьютерного зрения и генерации мультимедиа. В частности, внимание стоит уделить архитектурам GPT, Claude, Gemini, LLaMA, DeepSeek, а также недооцененным BERT, и законам масштабирования.
Бенчмарки и тесты, такие как MMLU, MuSR, MATH и IFEval, помогают оценить качество моделей, особенно в отношении общей эрудиции, работы с длинным контекстом и математических навыков. Также важны бенчмарки для оценки следования инструкциям и абстрактного мышления, а также изучение закрытых бенчмарков и датасетов.
Промтинг, обучение в контексте и метод Chain of Thought играют ключевую роль в управлении LLM. Современные подходы, такие как автоматический промтинг и тюнинг префиксов, позволяют улучшить производительность. Кроме того, важно понимать принципы генерации с дополненной выборкой (RAG), включая такие методы, как информационный поиск, чанкинг и реранкинг, а также оценивающие RAG фреймворки.
Изучение агентных систем, включая инструменты, долговременную память и когнитивные архитектуры, и генерации кода, включая модели Open Code и бенчмарки, позволяют расширить возможности ИИ. Также важно освоить методы компьютерного зрения, такие как YOLO и трансформеры, модели CLIP и SAM, и изучение технологий генерации голоса (Whisper, NaturalSpeech), изображений и видео (Latent Diffusion, DALL-E, Sora), включая файнтюнинг моделей (LoRA, DPO).
Изображение носит иллюстративный характер
Бенчмарки и тесты, такие как MMLU, MuSR, MATH и IFEval, помогают оценить качество моделей, особенно в отношении общей эрудиции, работы с длинным контекстом и математических навыков. Также важны бенчмарки для оценки следования инструкциям и абстрактного мышления, а также изучение закрытых бенчмарков и датасетов.
Промтинг, обучение в контексте и метод Chain of Thought играют ключевую роль в управлении LLM. Современные подходы, такие как автоматический промтинг и тюнинг префиксов, позволяют улучшить производительность. Кроме того, важно понимать принципы генерации с дополненной выборкой (RAG), включая такие методы, как информационный поиск, чанкинг и реранкинг, а также оценивающие RAG фреймворки.
Изучение агентных систем, включая инструменты, долговременную память и когнитивные архитектуры, и генерации кода, включая модели Open Code и бенчмарки, позволяют расширить возможности ИИ. Также важно освоить методы компьютерного зрения, такие как YOLO и трансформеры, модели CLIP и SAM, и изучение технологий генерации голоса (Whisper, NaturalSpeech), изображений и видео (Latent Diffusion, DALL-E, Sora), включая файнтюнинг моделей (LoRA, DPO).
