LLM: от основ до практики

Практический курс по большим языковым моделям (LLM) — от того, как они устроены, до сборки реальных приложений. Ориентирован на разработчика, который хочет не «поиграться с чат-ботом», а осознанно встраивать LLM в продукты: понимать, что модель может и чего принципиально не может, писать надёжные промпты, работать с API, строить поиск по эмбеддингам и RAG, подключать инструменты и агентов, оценивать качество и выводить всё в прод.

Курс не про математику трансформеров и не про обучение моделей с нуля — он про инженерию поверх готовых моделей. Достаточно уметь программировать; примеры на Python (лингва-франка экосистемы LLM), но всё общение с моделями идёт по HTTP, поэтому подход применим на любом стеке.

Ключевой принцип, проходящий через весь курс: LLM недетерминированы и не знают правды — они предсказывают правдоподобный текст. Поэтому инженерия вокруг них — это не «попросить модель», а построить систему: дать нужный контекст, ограничить формат, проверить вывод, измерить качество и защититься от сбоев и злоупотреблений. Модель — мощный, но ненадёжный компонент; задача инженера — сделать систему надёжной вокруг ненадёжного компонента.

Темп 1–2 часа в день. Каждый урок содержит теорию, примеры кода, чеклист практических заданий и квиз. Ландшафт моделей меняется ежемесячно, поэтому конкретные названия и цены даны как иллюстрация на середину 2026 года — принципы выбора важнее, чем текущий чемпион бенчмарков.