😮Карпатый выпустил туториал о тренировке LLM с нуля

За 4 часа он с нуля пишет GPT-Nano, при этом объясняя каждый шаг. Пока что на Python и только про претрейн, но обещает сделать туториал о создании llm.c и сделать туториал про файнтюн.

Почему он учит GPT-2? Это первая LLM, с неё и началась современная эпоха. К тому же, между ламой и GPT-2 всего дюжина отличий, но GPT-2 Small можно полностью натренировать на одной GPU и сравнить свой трейнинг ран с результатами пейпера. С ламой такое не прокактит.  

Туториал
Код

#ликбез
@ai_newz

В Вышке понемногу заканчивается весенний семестр. Каждую неделю обязанностей всё меньше и я чувствую себя всё свободнее. Появилось время не только пить вино на фестах, но и посты писать.

Я рассказывал в прошлом посте, что вписался искать лекторов по ML для майнора в Вышке и выдал большую подборку из прошедших лекций. Курс практически подошёл к концу. Осталось только прочитать одну лекцию про АБ-тесты.

Поэтому хочу поделиться с вами второй подборкой лекций. В курс вписалось дофига классных лекторов. Если кто-то из вас это читает, большое спасибо каждому из вас. Вы офигенные 🤗

Первая часть была из сплошного DL, во второй его поменьше. Каждый лектор даёт введение в свой кусок ML-я, а дальше можно самому копать в него подробнее.

🥛 Кусочек про DL в графах от Эльдара Валитова:

9. Введение в глубинное обучение в анализе графовых данных

Если хочется больше, можно заглянуть в курс Эльдара с ПМИ или в Стэнфордский аналогичный курс, на котором, во многом, основан курс ПМИ. [видео]

Ещё мы два года назад собрали для ML на ФКН классный семинар с базовыми способами учить эмбеды для вершин в графах. [конспект] [тетрадка] [видео]

🥛 Кусочек про временные ряды от разработчиков библиотеки ETNA из Т-банка (Мартин Габдушев и Яков Малышев):

10-11. Временные ряды

Обычно основная проблема в лекциях про временные ряды в том, что люди рассказывают только про ARIMA ииии всё. У меня всегда с этого жутко подгорало. У ребят получилась большая обзорная лекция, где они прошлись по всему спектру задач и моделей, возникающих для временных рядов.

Если хочется копнуть глубже и поисследовать математику, которая стоит за всеми этими моделями, можно закопаться в курс с ФКН от Бори Демешева и Матвея Зехова, все лекции в открытом доступе. Возможно, записи прошлого года поудачнее, тк там нет упоротой вышкинской заставки, когда лектор молчит.

Update: Матвей говорит, что семинары от этого года удачнее, в них было много изменений по сравнению с прошлым :3

🥛 Кусочек про MLOps от Влада Гончаренко

12. Introduction to MLOps
13. Введение в современный MLOps

Полный курс Влада можно найти вот тут. Вроде неплохо выглядит курс от ODS по MLOps, но он проходил три года назад и часть штук могла устареть.

Ещё все очень позитивно отзываются о курсе Макса Рябинина Эффективные системы глубинного обучения. Я пока не смотрел, но планирую летом глянуть свежую шадовскую версию. В открытом доступе есть видео от 2022 года.

Также много инфраструктурных вещей есть в курсе ML для больших данных от Лёши Космачёва. [видосы]

🥛 Кусочек про рекомендательные системы от Сергея Малышева

14. Recsys Intro
15. Recsys Advanced

Если хочется закопаться чуть глубже, рекомендую глянуть лекции с основного курса по ML с ФКН (лекции 11-14), а дальше можно покопаться в репозитории с более продвинутым курсом. Видосов, к сожалению, не нашел 🙁

🥛 Экспериментальный кусочек про области где используют ML. Тут семест кончился, поэтому была только лекция от Димы Сергеева про HealthTech :3

16. Data Science in HealthTech

P.S. Все материалы на гите