Проверяем сведения о курсе и предложения площадок…
LLM своими руками: Transformer с нуля. Достаточно знать Python
Дата выпуска не указана110 уроков
Описание курса
Текст площадки «Stepik». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
Напишите и обучите свой Transformer на Python и PyTorch. Начните с первой генерации текста и разберитесь, как работает каждая часть модели.
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
В Курсе
Сайт площадки ↗︎Уроки, текст и помощь — в одном месте
Цена
От 300 ₽
Удобство интерфейса
История цен на площадках
Как проходит обучение
Эти данные взяты из программы и описания площадки. Пустое поле означает, что на странице курса ответа не было.
- Формат
- Короткие объяснения и схемы чередуются с вопросами, чтением кода и задачами на Python. Код пишется прямо в Stepik и проверяется автоматически. От первой генерации текста постепенно перейдём к обучению и запуску своего Transformer.Проверено 03.10.2026 · Источник ↗︎
- Документ
- На странице курса указано: сертификат не выдаётся.Проверено 03.10.2026 · Источник ↗︎
- Темы программы
- Первая языковая модель на Python; Как учитывать два символа контекста; От символов к обучаемым числам; Как модель учится на ошибке; Нейросетевая модель фиксированного контекста; Обучение и генерация модели фиксированного контекста; От среднего контекста к позиционному вниманию; Что сравнивать и какие сведения переноситьПроверено 03.10.2026 · Источник ↗︎
Авторы и преподаватели
- Артур ЗаяцАвтор материалов
Содержание обучения
Что в программе
01Первая языковая модель на Python5 уроков
- Зачем предсказывать следующий символВремя не указано
- Разминка Python перед первой модельюВремя не указано
- Собираем пары символов и запоминаем продолженияВремя не указано
- Первая генерация текстаВремя не указано
- Вероятности и предел односимвольной моделиВремя не указано
02Как учитывать два символа контекста4 урока
- Почему последнего символа недостаточноВремя не указано
- Точная память и незнакомый контекстВремя не указано
- Модель независимых позицийВремя не указано
- От частот к подбору чиселВремя не указано
03От символов к обучаемым числам8 уроков
- Зачем снова начать с одного символаВремя не указано
- Одна операция для всей таблицы чиселВремя не указано
- Как читать форму тензораВремя не указано
- От тензора к обучаемой односимвольной моделиВремя не указано
- Номера символов как адреса таблицы переходовВремя не указано
- От строки оценок к связанным вероятностямВремя не указано
- Почему деления на сумму недостаточноВремя не указано
- Логиты, вероятности и выбранный символВремя не указано
04
Похожие курсы и совпадения…
Материалы по теме…
![Обложка курса: LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов [Stepik] [Станислав Попов]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fllm-dlya-python-razrabotchikov-ot-rag-do-agentov-stepik-stanis-skladchik-006761ac.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: Python и ИИ-технологии с нуля за 4 месяца [Product University] [Виталий Капранов, Егор Котельников, Роман Губайдуллин] [Повтор]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fpython-i-ii-tekhnologii-s-nulya-za-4-mesyatsa-product-universi-skladchik-b311f0ac.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях [Stepik]» [Илья Перминов]. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fai-developer-na-python-llm-v-realnykh-prilozheniyakh-stepik-il-sharewood-editorial-475f4c55.webp&w=640&q=75)
