Себастьян Рашка, автор популярных образовательных материалов по искусственному интеллекту, опубликовал новый видеокурс, который помогает глубоко разобраться в принципах работы Reasoning-моделей. Программа включает восемь видеолекций общей продолжительностью более 11 часов. Автор предлагает практический подход: реализацию ключевых механизмов с нуля с использованием Python и PyTorch.
Что входит в программу
Курс фокусируется на создании «движка» для интеллектуальных агентов. В отличие от обычных языковых моделей, Reasoning-модели проходят дополнительное обучение с подкреплением и используют методы масштабирования времени вывода. Основные темы охватывают:
- Оценку качества генерации текста.
- Методы масштабирования во время вывода (inference-time scaling).
- Обучение с подкреплением (reinforcement learning).
- Дистилляцию моделей.
В качестве базы для экспериментов используется предобученная модель Qwen3. Рашка подчеркивает, что такой подход позволяет сосредоточиться на архитектурных нюансах, не тратя время на обучение базовой языковой модели с самого начала.
Практические рекомендации
Для прохождения курса рекомендуется уверенное владение Python и библиотекой PyTorch. Хотя первые этапы работы можно выполнить на обычном CPU, для полноценного обучения моделей автор советует использовать GPU. Курс является логическим продолжением предыдущих работ Рашки, однако его можно изучать как самостоятельный проект.
Материалы курса тесно связаны с одноименной книгой автора «Build a Reasoning Model (From Scratch)». Для тех, кто предпочитает более сжатый формат, Рашка также порекомендовал свой 90-минутный обзорный курс на платформе LinkedIn Learning, который дает концептуальное понимание темы без глубокого погружения в код.
Этот видеокурс станет отличным подспорьем для разработчиков, желающих понять, как устроены современные LLM нового поколения и как превратить их в полноценные автономные агенты, способные решать сложные задачи.
Источник: magazine.sebastianraschka.com