Ключевые NLP-архитектуры — от вариаций BERT до RAG и агентных систем
- Нейросетевые решения на практике. Научитесь использовать предобученные модели для анализа текста и изображений и интерпретировать результаты их работы.
- Современные модели: обучение и ключевые механизмы. Решите задачу NER, выявив все сущности, и предскажете, сколько их в тексте, через регрессию по CLS.
- Большие языковые модели. Настроите генерацию с distil‑deepseek в vLLM: решите генеративную задачу, адаптируете шаблоны промптов.
- Практические аспекты Seq2Seq-моделей в NLP . Проработаете пайплайн и архитектуру, проанализируете результаты для доменной адаптация в машинном переводе.
- RAG и мультимодальные модели. Построите RAG‑модель для внутренней документации.
