Привет, друзья!
Современные реалии таковы - новости про LLM заполонили все ленты. Но сегодня речь про кое-что особенное: OpenAI вернулась к своим корням и анонсировала GPT‑OSS - первую модель с открытыми весами после GPT‑2.

🐈А поподробнее?
🔜Доступны две версии: gpt‑oss‑120B (117 B параметров) и gpt‑oss‑20B (21 B параметров).
🔜Лицензия Apache 2.0 - а значит, можно свободно использовать и дорабатывать без ограничений.
🔜Это открытые веса, а не просто куча исходников - то есть можно запускать локально, адаптировать под себя и никак не связываться с API OpenAI.
🔜Производительность впечатляет: gpt‑oss‑120B сравнима с o4‑mini и даже превосходит её в некоторых задачах (смотрите на скрине).

😏 Это крутой поворот: OpenAI впервые с 2019 года возвращается в open‑weight лигу, а модели уже можно скачать с Hugging Face и запустить.

🐈Технические моменты:
🔜Модель использует Mixture-of-Experts (MoE) архитектуру: в расширенной версии из ~117 B параметров активны только ~5.1 B на токен, что делает её эффективной для инференса при больших нагрузках.
🔜Поддерживает chain-of-thought reasoning и function-calling, подходит для сложных агентных сценариев, интеллектуальных пайплайнов и использования внутри своей инфраструктуры.

🔗Самые важные ссылки:
🔜20B на Hugging Face
🔜120B на Hugging Face
🔜Официальный пост OpenAI с подробностями архитектуры и бенчмарками

Продолжаем следить за развитием событий 👀

#полезный_ии@data_easy
#nlp@data_easy

Привет, друзья!
В продолжение подборки вводных курсов по ml держите коллекцию свежих бесплатных пособий и материалов по продвинутому DL и LLM✨
Тут и академические курсы, и практические репозитории, и настоящие «инженерные экскурсии» в мир SOTA-моделей 🤓

📚 Курс от MIT «Introduction to Deep Learning»
Самый полный и актуальный ввод в deep learning на 2025 год.
➡️ Лекции от основ до LLM и генеративного ИИ.
➡️ Практика из трёх крупных проектов: CV, LLM и музыка.
➡️ Всё запускается в Colab, можно не беспокоиться о ресурсах.
🔗 Сайт курса
🔗 Код и задания

📚Hugging Face «UltraScale LLM Playbook»
Руководство, как обучать LLM-модели на триллионы параметров.
➡️ Разбирается весь стек технологий: Tensor/Pipeline/Data Parallelism.
➡️ Оптимизация памяти и советы по железу.
➡️ Взгляд изнутри на инженерные задачи уровня SOTA.
🔗 Playbook на Hugging Face

📚 GitHub-репозиторий «LLM from scratch»
Это сокровище уже собрало почти 70k звезд!
➡️ Реализация GPT и attention с нуля.
➡️ Основы CUDA и PyTorch, пошаговые видео.
➡️ Предобучение, файнтюн, работа с текстовыми данными.
🔗 GitHub-репозиторий

📚LLM Agents Learning (Fall 2024)
Курс о том, как работают и строятся LLM-агенты: от базовых концепций до сложных пайплайнов. Отличный старт для тех, кто хочет разобраться, что «под капотом» у современных чат-ботов.
🔗 Сайт курса

📚 LangChain Academy «Intro to LangGraph»
Бесплатный курс от создателей LangChain.
Покрывает основы LangGraph: библиотеки для построения графов агентов и оркестрации LLM.
🔗 Сайт курса


Успехов в наступающем учебном году!😄🍀

#nlp@data_easy