Материалы интенсива по GenAI от Google & Kaggle
#genai #courses #google

Про курс писал чуть выше, вот и материалы подъехали.

День 1: Foundation Models & prompt engineering
“Foundational Large Language Models & Text Generation” whitepaper + “Prompt Engineering” whitepaper.
Code lab "Prompting"

День 2: эмбеддинги и векторные БД
“Embeddings and Vector Stores/Databases” whitepaper.
Code labs:
- RAG Q&A со своими документами
- Эмбединги и их схожесть
- Эмбединги с Keras (спасибо за все, Франсуа, но не)

День 3: GenAI-агенты
“Generative AI Agents” whitepaper
Code labs:
- Беседа с базой данных и function calling с Gemini API
- Агенты и LangGraph (я прошел только эту 😀)

День 4: LLM, заточенные под домены
“Solving Domain-Specific Problems Using LLMs” whitepaper
Code labs:
- Grounding c Google Search (вот это клиентам очень хорошо заходит)
- Тюнинг Gemini на своей задаче (а вот это на практике имхо редко нужно)

День 5: MLOps для GenAI
“MLOps for Generative AI” whitepaper
Вместо лабы – starter pack для GenAI проектов на GCP (это мои коллеги пилили)

Статьи показались очень длинными, я не читал, но слышал хорошие отзывы.

Практика вся с Gemini. Можно, конечно, устроить срачик по теме и хорошо провести время. На момент, пока я это пишу, экспериментальная версия Gemini - в топе LMSYS, а по соотношению цена/качество/скорость Gemini Flash с большим отрывом номер 1 (Artificial Analysis - годный независимый бенчмарк).

Кстати, бэйджик на Kaggle дают за "прохождение" (Copy & Edit пойдет) всех Kaggle-ноутбуков курса до 18 ноября. Этим советом я сейчас резко увеличил число GenAI экспертов.