განათლება ყოველთვის იყო Hugging Face-ის მისიის გულში, რომელიც მიზნად ისახავს ხელოვნური ინტელექტის დემოკრატიზაციას. ამ მიმართულებით ძალისხმევას ვაორმაგებთ hf.co/learn პლატფორმის მასშტაბური განახლებით! ჩვენი NLP კურსი ბოლო 3 წლის განმავლობაში ღია კოდის ხელოვნური ინტელექტის საზოგადოების ერთ-ერთი ძირითადი რესურსი იყო და ახლა მისი განახლების დროა. მას ვაახლებთ და ვაფართოვებთ, რათა ფეხი ავუწყოთ ხელოვნურ ინტელექტში მიმდინარე ყველა საინტერესო მოვლენას (რაც არც ისე ადვილია, როცა მიღწევები ყოველკვირეულად ხდება!) ჩვენ ვიგრძენით დიდი ენთუზიაზმი ექსპერიმენტული 'smol-course' და მასშტაბური აგენტების კურსის დროს, სადაც 100 ათასი სტუდენტი დარეგისტრირდა ხელოვნური ინტელექტის აგენტების შესახებ ახალი, სახალისო და ინტერაქტიული გზით სასწავლებლად! ბოლო რამდენიმე თვის განმავლობაში, ჩვენ გავაფართოვეთ 'NLP' კურსი ახალი თავებით, მათ შორის LLM-ების დახვეწით (fine-tuning) და მსჯელობის (reasoning) მოდელების, მაგალითად Deepseek R1-ის, შექმნით. ეს ახალი თავები აღარ ჯდება 'NLP'-ის კონცეფციაში, ამიტომ ვეძებდით უფრო შესაბამის და თანამედროვე სათაურს და შევჯერდით 'LLM კურსზე'. ჩვენ შევინარჩუნებთ არსებულ მასალას, რომელიც ფოკუსირებულია კლასიკურ NLP ამოცანებზე, როგორიცაა კლასიფიკაცია, დასახელებული ერთეულების ამოცნობა და ინფორმაციის მოძიება (retrieval). ეს თემები მნიშვნელოვანია: ფაქტობრივად, მომდევნო თვეებში ჩვენ განვაახლებთ და მოვახდენთ ამ კლასიკური თავების მოდერნიზებას, რათა მოიცვას მიდგომები, როგორიცაა Sentence Transformers, განახლებები Zero Shot კლასიფიკაციაში და ModernBert. დიახ. ჩვენ ვამატებთ ახალ თავებს, რომლებიც მიზნად ისახავს უახლესი კვლევების ხელმისაწვდომობას ფართო აუდიტორიისთვის და მათ თავსებადობას ისეთ ინსტრუმენტებთან, როგორიცაა transformers, Spaces და Hugging Face Hub. მაგალითად, დავამატებთ თავებს დახვეწის (fine-tuning), დასკვნის გამოტანის (inference) და ინფორმაციის მოძიების (retrieval) შესახებ. ჩვენ გვსურს, რომ ახალი თავები იყოს კიდევ უფრო ღია კოდის მქონე და საზოგადოებასთან დაახლოებული, ნაცვლად იმისა, რომ მხოლოდ Hugging Face-ის ბიბლიოთეკებზე იყოს ფოკუსირებული. transformers ბიბლიოთეკა გახდა LLM მოდელირების კოდის დე-ფაქტო საცნობარო წყარო, თუმცა მოდელები გამოიყენება, იხვეწება და ინერგება სხვადასხვა ფრეიმვორკში. რაც შესანიშნავია! მაგალითად, მე-11 თავში LLM-ების დახვეწის (fine-tuning) ან მე-12 თავში მსჯელობის მოდელების შესახებ, ჩვენ ვითანამშრომლეთ ბიბლიოთეკებთან და ინსტრუმენტებთან, რომლებიც მნიშვნელოვნად ავსებენ Hugging Face-ის ბიბლიოთეკებს. მომდევნო თვეებში ვგეგმავთ ჩვენი თანამშრომლობის გაფართოებას, რათა მოვიცვათ მეტი ავტორი, მხარდამჭერი და კომპანია. ჩვენ გვსურს, რომ ჩვენი მასალები მოიცავდეს საუკეთესო ინსტრუმენტებს, რომლებსაც თქვენ იყენებთ! დიახ, როცა ისინი სასარგებლოა სტუდენტებისთვის. ჩვენ ყურადღებას გავამახვილებთ სანდო წერილობით მასალასა და კოდირების სავარჯიშოებზე, რომლებიც წლების განმავლობაში შეინარჩუნებენ აქტუალობას. მაგრამ პოპულარული თემებისთვის, სადაც სტუდენტები სინქრონულად არიან ჩართულნი, შევქმნით ინტერაქტიულ სავარჯიშოებს და ვუმასპინძლებთ ლაივ სესიებს. კურსში ჩასართავად, მიჰყევით ორგანიზაციას ჰაბზე და გახსენით დისკუსია, თუ გსურთ შემოუერთდეთ, შესთავაზოთ ინტერაქტიული ერთეულები ან შემოგვთავაზოთ ლაივ სესია. რაც შეეხება დასრულების სერტიფიკატს? დიახ! 🔥 მომავალი ერთეულები სერტიფიცირების პროცედურასაც მოიცავს! როდის გახდება ეს ხელმისაწვდომი?