Sebastian Raschka выпустил видеокурс по созданию Reasoning-моделей с нуля

Себастьян Рашка, эксперт в области машинного обучения, опубликовал масштабный образовательный курс, посвященный созданию так называемых reasoning-моделей (моделей рассуждения). Материал включает восемь видеолекций общей продолжительностью более 11 часов и ориентирован на практическую реализацию ключевых механизмов современных LLM.

Что входит в программу курса

Курс задуман как полноценное руководство по превращению базовой языковой модели в систему, способную решать сложные логические задачи. Автор делает упор на самостоятельную реализацию алгоритмов с помощью Python и PyTorch. Основные темы включают:

  • Оценку качества генерации текста и базовых моделей.
  • Методы масштабирования во время вывода (inference-time scaling).
  • Применение обучения с подкреплением (reinforcement learning).
  • Техники дистилляции знаний.

В качестве отправной точки используется предобученная модель Qwen3 (0.6B). Выбор готовой базы позволяет сфокусироваться на архитектурных улучшениях, а не на обучении нейросети с нуля. Для работы над проектом рекомендуется иметь навыки программирования на Python и базовое понимание PyTorch. Автор отмечает, что для начальных этапов достаточно возможностей процессора, однако для полноценного обучения моделей в дальнейшем желательно наличие графического ускорителя.

Роль reasoning-моделей в ИИ-агентах

В рамках курса Рашка подробно объясняет разницу между обычными чат-ботами и моделями рассуждения. По его словам, последние выступают «двигателем» для ИИ-агентов, позволяя им справляться с многоэтапными задачами, такими как написание сложного кода или планирование поездок. При этом агент представляет собой программную оболочку, которая управляет контекстом и предоставляет модели доступ к внешним инструментам.

Новый видеокурс служит дополнением к одноименной книге автора «Build a Reasoning Model (From Scratch)». Для тех, кто ищет более сжатую информацию, Рашка также предлагает 90-минутный обзорный курс на платформе LinkedIn Learning, где разбираются концептуальные основы работы данных систем без глубокого погружения в программный код.

Источник: magazine.sebastianraschka.com

Leave a Comment