INTELLECT-3: Technical Report

Read

@datascienceiot

Большинство инженеров пробуют LLM, но мало кто реально доводит их до прода.
Эксперименты с промптами работают ровно до первого реального кейса, где нужна архитектура, масштабирование, контроль качества и стабильность.

Курс «LLM-инженер» от GIGASCHOOL и AI Talent Hub — это не «поиграться с моделью», а системное обучение тому, как строятся и запускаются LLM-продукты в реальности.

Ты разберёшься с ключевыми компонентами LLM-продуктов:
— Дообучение: fine-tuning, PEFT, LoRA / QLoRA, RLHF.
— Инструменты: LangChain, LangGraph, векторные базы данных.
— Архитектуры: RAG-системы, информационный поиск, защита LLM-продуктов.
— Продвинутые темы: мультиагентные решения и AI-ассистенты.

Без магии.
С кодом, инфраструктурой и архитектурой — так, как это делают в проде.

На выходе:
готовый проект в портфеле и уверенность, что ты понимаешь, что делаешь, а не просто повторяешь туториалы.

▪️Старт 26 января | 25 недель с каникулами;
▪️Диплом о профессиональной переподготовке;
▪️Повышение стоимости — 20 января.

Используй промокод NOW10 и получи скидку 10 000 руб

Подробности и регистрация на курс

Инженеры AI VK перевели рекомендации, поиск и рекламу на единую Discovery-платформу.

Ключевая идея:
не строить ML-инфраструктуру под каждый продукт, а тиражировать лучшие практики системно.

Что внутри:
• единые потоки данных
• стандартизированные пайплайны
• быстрые эксперименты
• переиспользование моделей

Результат:
• онбординг новых инженеров — быстрее
• сократился time-to-market для рекомендательных алгоритмов
• скорость итераций в апгрейде алгоритмов — выше

Продуктовые метрики растут кратно. Хороший пример того, как платформенное решение влияет не только на инженеров, но и на пользователей.