Системная инженерия LLM: обучение и создание больших языковых моделей – разработка моделей ИИ посредством тонкой настройки, непрерывного предварительного обучения и разработки с нуля (инженерия ИИ) на русском

«LLM — это универсальная технология для статистического моделирования потоков токенов… Если вы можете свести свою задачу к моделированию потоков токенов, вы можете „применить к ней LLM“».
– Андрей Карпати, один из основателей OpenAI

Большие языковые модели стали определяющей технологией текущего десятилетия , обеспечивая работу инструментов, позволяющих писать и рассуждать в больших масштабах. Однако большие языковые модели — это гораздо больше, чем просто интерфейс чата ChatGPT или Claude: это более широкая возможность проектирования и адаптации моделей к вашим собственным конкретным потребностям.

Научный сотрудник и автор Роб Маккинзи представляет подробный ресурс по данной теме, состоящий из 42 модулей, организованных в восемь основных глав. Обсуждение начинается с внутренних механизмов LLM (Learning Learning Management – ​​магистр прикладных наук) и переходит к проектированию данных и обучению производственных моделей с использованием Python и современных инженерных инструментов.

Основные темы
• Как токены, эмбеддинги и архитектура трансформера преобразуют текст в поведение модели.
• Как на самом деле работают цели предварительного обучения и циклы вывода
• Как планировать данные и рассчитывать бюджеты для проекта магистратуры в области права
• Как выполнить тонкую настройку, продолжить предварительное обучение и начать обучение с нуля с помощью Python и Unsloth

Для кого предназначена эта книга?
Эта книга написана для разработчиков, архитекторов ИИ и энтузиастов, желающих получить более глубокое, фундаментальное понимание того, как создаются и обучаются большие языковые модели. Она предполагает знание основ программирования и базовых понятий линейной алгебры и теории вероятностей. Материал представлен на уровне от среднего до продвинутого.

Оглавление
• Глава I – Введение в большие языковые модели
• Глава II – Стратегическое и техническое планирование
• Глава III – Инженерия данных
• Глава IV – Системы обучения и разработка моделей
• Глава V – Тонкая настройка
• Глава VI – Продолжение предварительной подготовки
• Глава VII – Обучение с нуля
• Глава VIII – Оценка, мониторинг и техническое обслуживание

Независимо от того, изучаете ли вы основы систем LLM или обучаете и адаптируете модели в профессиональной среде, эта книга представляет собой структурированное и практическое руководство по пониманию и проектированию языковых моделей, которые надежно работают в реальных рабочих процессах.

Прокрутите страницу вверх и нажмите «Купить сейчас» , чтобы начать чтение.

Последняя редакция книги: 14 июня 2026 г.