LLM по полочкам

в гайде краткое и структурированное объяснение, как устроены большие языковые модели.

он охватывает все ключевые темы: от истории развития нейросетей до современных подходов обучения и архитектуры трансформеров.

внутри вы найдёте:

— как появились LLM и почему они устроены именно так;

— математическую базу: матрицы, градиенты, функции потерь;

— устройство трансформеров и механизм внимания;

— этапы предобучения, файнтюнинга и обучение с подкреплением;

— что такое reasoning и зачем он нужен.

материал подойдёт тем, кто работает с ИИ, интересуется машинным обучением или хочет системно разобраться в теме.