Информационный поиск и извлечение данных

2026/2027

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

4

Кредиты

Кто читает:

Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород) (Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород))

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

4-й курс, 3 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина предназначена для студентов 4-го курса направления "Фундаментальная и прикладная лингвистика". Рассматриваются различные вопросы работы с большими языковыми моделями: от подготовки данных на основе открытых источников, представленных на платформе HuggingFace, до оценки качества модели на наборе автоматических метрик и тонкой донастройки модели на специфической задаче.

Цель освоения дисциплины

• Уметь подготавливать датасет для оценки качества языковой модели
• Уметь осуществлять инференс языковой модели
• Уметь осуществлять оценку качества языковой модели
• Уметь проводить тонкую настройку языковой модели
• Уметь проводить оптимизацию языковой модели для её инференса

Планируемые результаты обучения

• уметь определить тип задачи, описать интерфейс нейросетевой модели, решающей эту задачу
• уметь подготавливать датасет в вид, необходимый для последующей оценки качества модели
• уметь осуществить инференс модели
• уметь осуществить оценку качества большой языковой модели
• уметь осуществить тонкую настройку большой языковой модели
• уметь осуществить оптимизацию большой языковой модели

Содержание учебной дисциплины

• Современные задачи в области NLP
• Датасеты в экосистеме HuggingFace
• Инференс языковых моделей
• Тонкая настройка языковых моделей с помощью метода LoRA
• Оценка качества работы языковых моделей
• Оптимизация инференса языковых моделей

Элементы контроля

• Лабораторная работа. Тонкая настройка больших языковых моделей
• Лабораторная работа. Оценка качества большой языковой модели
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 3rd module
  0.24 * Лабораторная работа. Тонкая настройка больших языковых моделей + 0.36 * Лабораторная работа. Оценка качества большой языковой модели + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Нейронные сети. Полный курс : пер. с англ., Хайкин, С., 2018

Авторы

• Демидовский Александр Владимирович
• Климова Маргарита Андреевна