Старт сегодня
11 модулей
Курс
Основы LLM
Разберётесь в LLM от механизма к приложению: токены, вероятности, attention, обучение, запрос к API, контекст, эвалы и безопасность. Каждый модуль закрепите практикой на JavaScript в браузере.
Закрытое сообщество в Discord
Практика, тесты и итоговый проект
Наставники и контрольные точки
Пожизненный доступ и обновления
О курсеКурс идёт изнутри наружу. В первой половине вы шаг за шагом соберёте в браузере языковую модель, которая пишет шахматные дебюты. Она учится на 2 385 дебютных линиях из открытой базы Lichess. Каждое улучшение — BPE-токены, температура, длинный контекст, обучение спуском по ошибке — проверите числами: сколько партий легальны и сколько модель просто переписала из книги. Во второй половине соберёте ассистента пресс-службы шахматной команды: клиент для OpenAI-совместимого API, поиск по документам со ссылками, эвал ответов и защиту от промпт-инъекций. В итоговом кэпстоун-проекте ассистент выдержит 30 атак и не выдаст подготовку игрока к финалу. Нужны базовый JavaScript и школьная математика. Уметь играть в шахматы не нужно, API-ключ для основного маршрута — тоже.
- Объясните из механизма, почему модель галлюцинирует, не может сосчитать буквы и отвечает по-разному на один вопрос
- Соберёте на JavaScript генератор шахматных дебютов: BPE-токенизатор, сэмплер с температурой, attention и обучение спуском
- Напишете клиент для OpenAI-совместимого API с инструментами, поиск по документам и эвал ответов с интервалами
- Защитите ассистента от промпт-инъекций: секрет пройдёт мимо модели, а права проверит код
Основы LLM
Кому подойдёт направление
Старт
Разработчикам, которые знают JavaScript и хотят понять, как LLM устроена изнутри
Продвинутый
Тем, кто строит приложения на LLM API и хочет понимать цену, контекст и ошибки модели
Инженерам, которые внедряют RAG, структурированный вывод и эвалы
Техническим руководителям, которые выбирают модели и проверяют их своими эвалами
Новичкам в машинном обучении: хватит школьной математики и базового JavaScript
Инфа уже у менеджера
Свяжемся с вами и ответим на вопросы.
Есть вопросы?
Свяжемся с вами и ответим на вопросы
Или свяжитесь
Программа
Одиннадцать модулей ведут от механизма модели к приложению на ней: токены, вероятности, attention и обучение, затем API, контекст, эвалы и безопасность. Каждый модуль заканчивается практикой на JavaScript в браузерном редакторе и короткой проверкой.
01
Как LLM пишет текст
02
Токены
03
Выбор следующего токена
04
Внутри трансформера
05
Как модель учится
Показать еще
Учебная платформа
Короткие уроки, практика и итоговые артефакты собраны на одной платформе. Для входа нужен только криптокошелёк.
- Вход по криптокошелькуПодключаете MetaMask с любого устройства и продолжаете с того места, где остановились. Отдельный пароль не нужен.
- Короткие урокиМатериал разбит на небольшие блоки. Можно пройти один урок за короткую сессию, а затем продолжить с того же места.
- Практика по ходу программыЗадания закрепляют материал сразу после урока. В крупных направлениях отдельные результаты собираются в итоговый проект или кэпстоун.
- Единое рабочее пространствоУроки, тесты, задания и материалы курса находятся рядом. Для технических задач доступны редактор и подсветка синтаксиса.
СообществоКаждый блок заканчивается заданием. Вы сохраняете промежуточные результаты и постепенно собираете итоговую работу.
Разборы и сообщество
01
Практические разборы
Менторы разбирают код, модели, продуктовые решения и исследовательские артефакты в формате, подходящем конкретному направлению.
02
AMA с экспертами
Разработчики, исследователи и фаундеры отвечают на вопросы и показывают, как принимают решения в реальных проектах.
03
Исследовательские обзоры
Команда Guide DAO следит за новыми пейперами, инструментами, протоколами и практиками и связывает их с материалом направлений.
Что останется на выходе
Завершаете направление проверяемым результатом, который можно показать команде или использовать в следующем проекте.
Итоговый проект
Собираете главный результат направления по понятным критериям и доводите его до состояния, которое можно проверить.
Портфолио материалов
Сохраняете промежуточные артефакты, источники и решения. По ним видно, как вы работали и почему пришли к результату.
Следующий шаг
Фиксируете границы результата, открытые вопросы и продолжение работы для собственного проекта, команды или новой роли.