#4 Глубокое понимание LLM: Архитектура трансформеров на пальцах | LLM: Прямой эфир через restream.su

Заглядываем под капот. Разработчик из команды GigaChat подробно и понятно объясняет, как устроены и работают трансформеры. — Что такое языковая модель — Как хранить смысл слова: эмбеддинги — Почему языковые модели прошлого были низкого качества? — Механизм внимания: attention is all we need? — Transformers — Этапы обучения LLM — Типы трансформеров: encoder/decoder, cross-encoder Курс по AI для тех, кто принимает решения и делает продукты: https://ods.ai/tracks/llm-atomizing-spring26 ИИ без хайпа и иллюзий. За 9 занятий вы: – Поймёте, как устроены LLM – от токенов и attention до архитектуры трансформеров – Разберёте экономику внедрения: CAPEX, OPEX, ROI, где окупается, а где нет – Научитесь выбирать модели, инфраструктуру и стратегию деплоя под конкретные задачи – Поймёте, как подключать свои данные: RAG, векторные базы, LoRA и дообучение – Увидите, как встроить ИИ в процессы компании – от архитектуры решений до кадровой политики Это не про «создать агента для ТГ». Это про системное понимание трансформации бизнеса, технологий и общества. Если вы работаете с продуктами, IT или управляете командой – этот курс для вас. Регистрация и основная информация: https://ods.ai/tracks/llm-atomizing-spring26