реализованные на NumPy и Python, продвинутый дизайн LLM, конвейеры обучения в PyTorch с параметро-эффективными техниками, такими как низкоранговая адаптация и квантование, а также оптимизацию, выравнивание и развертывание, включая RLHF и RAG. Программа направлена на удовлетворение растущего спроса на техническую экспертизу, так как ожидается, что рынок LLM будет расти на 33% ежегодно до 2030 года. Участники получают кредиты за профессиональное развитие и цифровой значок от IEEE. В статье также обсуждаются четыре области, где LLM меняют инженерную работу: выход за рамки базовых подсказок через API, исправление галлюцинаций с помощью RAG, приоритет безопасности данных с использованием частных экземпляров моделей и улучшение коллаборации за счет автоматизации повторяющихся задач.