Структура практического обучения GenAI разработке

Структура практического обучения GenAI разработке

Эффективное обучение разработке GenAI-продуктов должно покрывать полный цикл: от базового In-Context Learning через RAG и Fine Tuning к агентным системам (одно- и мультиагентным) и завершаться операционными аспектами (LLMOps). Каждая сессия должна заканчиваться работающим кодом, решающим конкретную бизнес-задачу, что делает обучение максимально практичным. Критическое требование — знание Python или опыт разработки на другом языке с уверенным использованием AI-ассистентов вроде GitHub Copilot.

Связи

• Последовательность подходов к обучению LLM — Детализирует ту же последовательность обучения: in-context → RAG → fine-tuning
• Три уровня оптимизации LLM — Описывает те же техники с фокусом на оптимизацию производительности моделей
• ChatGPT как инструмент быстрого прототипирования кода — Иллюстрирует практический результат обучения: генерация работающего кода через AI
• Малые эксперименты для снижения риска при проверке гипотез — Практический подход к обучению через итеративные эксперименты с кодом

---

Источник: Telegram, 2024-05-06