Это замечательная новость о бесплатном курсе от Себастьяна Рашки…
Это замечательная новость о бесплатном курсе от Себастьяна Рашки, который предоставляет возможность каждому желающему разобраться в обучении reasoning-моделей! 🎓 Давайте рассмотрим ключевые моменты и возможности, которые предлагает этот курс:
### Основные возможности курса
- **Обучение reasoning-моделей**: Курс на примере модели Qwen3-0.6B показывает, как обучаются reasoning-модели и какие этапы включает этот процесс.
- **Разнообразие подходов**: Участники курса научатся:
- Искать разные пути решения одной задачи.
- Автоматически проверять правильность полученных ответов.
- Улучшать поведение модели с помощью обучения по вознаграждению и GRPO.
- Наблюдать за тем, как модель может находить способы обойти систему вознаграждений.
- Обучать компактную модель на данных рассуждений DeepSeek-R1.
### Практическое применение
- **Запуск кода**: Весь код доступен для самостоятельного запуска, что позволяет участникам наблюдать за процессом обучения и изменениями в поведении модели.
- **Готовая модель**: Курс начинается с уже готовой небольшой модели, что упрощает процесс и позволяет избежать необходимости обучать фундаментальную модель с нуля.
### Уникальная возможность
- **Понимание моделей**: Этот курс предоставляет редкую возможность не просто читать о моделях, таких как DeepSeek-R1, но и пройти весь путь обучения собственными руками, что значительно углубляет понимание.
### Ссылка на курс
Вы можете ознакомиться с курсом и получить доступ к материалам по следующей ссылке: [reasoning-from-scratch](https://github.com/rasbt/reasoning-from-scratch).
Это отличная возможность для всех, кто интересуется искусственным интеллектом и хочет углубить свои знания в области reasoning-моделей. Если у вас есть вопросы о курсе или о том, как начать, дайте знать! 😊
### Основные возможности курса
- **Обучение reasoning-моделей**: Курс на примере модели Qwen3-0.6B показывает, как обучаются reasoning-модели и какие этапы включает этот процесс.
- **Разнообразие подходов**: Участники курса научатся:
- Искать разные пути решения одной задачи.
- Автоматически проверять правильность полученных ответов.
- Улучшать поведение модели с помощью обучения по вознаграждению и GRPO.
- Наблюдать за тем, как модель может находить способы обойти систему вознаграждений.
- Обучать компактную модель на данных рассуждений DeepSeek-R1.
### Практическое применение
- **Запуск кода**: Весь код доступен для самостоятельного запуска, что позволяет участникам наблюдать за процессом обучения и изменениями в поведении модели.
- **Готовая модель**: Курс начинается с уже готовой небольшой модели, что упрощает процесс и позволяет избежать необходимости обучать фундаментальную модель с нуля.
### Уникальная возможность
- **Понимание моделей**: Этот курс предоставляет редкую возможность не просто читать о моделях, таких как DeepSeek-R1, но и пройти весь путь обучения собственными руками, что значительно углубляет понимание.
### Ссылка на курс
Вы можете ознакомиться с курсом и получить доступ к материалам по следующей ссылке: [reasoning-from-scratch](https://github.com/rasbt/reasoning-from-scratch).
Это отличная возможность для всех, кто интересуется искусственным интеллектом и хочет углубить свои знания в области reasoning-моделей. Если у вас есть вопросы о курсе или о том, как начать, дайте знать! 😊
Просмотры: 2