Gigaschool LLM-инженер 2026

Подробное описание: Gigaschool LLM-инженер 2026

Gigaschool LLM-инженер (2026)

Создавай, обучай и внедряй LLM‑проекты под руководством экспертов и практиков

Что даст курс?
Возможность создать LLM-проект
освоив технологии разработки LLM, вы сможете запускать свои проекты с нуля, создавая решения на базе передовых технологий.
Улучшить существующие сервисы
возможность создавать и оптимизировать LLM для реальных задач, повышая эффективность бизнес-процессов и улучшая качество сервисов.
В связи с высокой стоимостью (180 000 руб.) и продолжительностью (5,5 месяцев) курса, для удобства участников принято решение о его разделении на 5 частей.
Каждая часть соответствует одному большому разделу программы.
Каждая последующая часть является продолжением предыдущей.
Это первая часть большого онлайн-курса, на которой вы научитесь создавать, дообучать и оптимизировать собственные большие языковые модели (LLM).
Под руководством экспертов вы изучите современные архитектуры, методы дообучения PEFT, выравнивания моделей с помощью RLHF и способы уменьшения их размера для эффективного использования.

Что вы освоите в этой части:
Ключевые навыки:
Разбираться в архитектурах современных LLM (close vs open models)
Запускать и адаптировать open-source модели под свои задачи
Настраивать модели с помощью fine-tuning и PEFT (LoRA / QLoRA)
Использовать методы RLHF для выравнивания моделей (включая DPO, PPO)
Снижать ресурсоёмкость моделей через квантизацию и дистилляцию
Основные инструменты:
Hugging Face Transformers
TRL (для RLHF)
LoRA / QLoRA
Программа курса:
1. Выравнивающий блок
NLP - от базы до DL
Attention & трансформеры
Эволюция трансформеров до наших дней
2. Современные LLM
Современные LLM
PEFT
RLHF & Alignment
Уменьшение размеров модели
3. Prerequisites для RAG
Работа с текстами
Векторы
Информационный поиск
Ранжировние
4. RAG
Основы RAG систем
Усложнение RAG систем
5. Агенты
Введение
Мультиагентные системы
6. Инфра
Хостинг LLM, эмбеддингов
Разворачивание чат-бота
Observing
7. Безопасность и Этика
Безопасность (OWASP)
дискриминация и предвзятость, утечка
конфиденциальной информации в ЛЛМ,
галлюцинации модели, alignment

Эксперты курса:
Кристина Желтова — Директор по разработке моделей, Газпромбанк
Роман Соломатин — ML Engineer (LLM, Ops), X5 Tech
Дарья Андреева — ML Engineer (NLP), X5 Tech
Александр Потехин — NLP Lead, X5 Tech
Евгений Кокуйкин — CEO, Raft