Darmowy kurs pokazuje, jak trenować modele rozumowania
Sebastian Raschka opublikował darmowy kurs i otworzył kod wszystkich materiałów, pokazując na przykładzie Qwen3-0.6B, jak trenuje się modele rozumowania.
Obecnie praktycznie każdy może zbudować własny model rozumowania.
Sebastian Raschka wydał całkowicie darmowy kurs i otworzył kod źródłowy wszystkich materiałów.
Na przykładzie małego modelu Qwen3-0.6B pokazuje, jak naprawdę trenuje się modele rozumowania i z jakich etapów składa się ten proces.
Kurs pozwala zrozumieć, jak:
- nauczyć model szukania różnych sposobów rozwiązania tego samego zadania;
- automatycznie weryfikować poprawność wygenerowanych odpowiedzi;
- poprawiać jego zachowanie dzięki treningowi z nagrodą i GRPO;
- obserwować, jak model czasem znajduje sposoby obejścia samego systemu nagród;
- trenować bardziej kompaktowy model na danych rozumowania z DeepSeek-R1.
Cały kod można uruchamiać samodzielnie, obserwując przebieg treningu i stopniowo zauważając, jak zmienia się zachowanie modelu.
Nie trzeba zaczynać od zera: jako punkt wyjścia wykorzystywany jest gotowy mały model, a nie model bazowy, który trzeba byłoby trenować od podstaw.
Jeśli od dawna chcieliście zrozumieć, jak działają modele takie jak DeepSeek-R1, ten kurs daje rzadką możliwość nie tylko przeczytania o tym, ale przejścia całej ścieżki własnymi rękami.
Dlaczego to ważne
AnalizaKurs obniża próg wejścia w trenowanie modeli rozumowania i pozwala praktycznie zrozumieć, jak działają mechanizmy wnioskowania. Otwarty kod sprawia, że nowoczesne metody AI stają się dostępne bez drogich obliczeń.
Dyskutuj w społeczności
Dziel się swoimi pytaniami i spostrzeżeniami z programistami
Powiązane w ekosystemie
Praktyczne poradniki, kluczowa terminologia i skille agentów
Projekt open source z 74 umiejętnościami do tworzenia gier
Repozytorium open source na GitHub zawiera 74 umiejętności dla Unity, Godot, Unreal Engine i innych silników, z automatycznym doborem i obsługą Claude Code oraz Codex.
OpenAI o-series / Reasoning (Modele rozumowania głębokiego)
Nowe pokolenie sztucznej inteligencji od OpenAI (seria o1, o3), zoptymalizowane pod kątem wieloetapowego ukrytego myślenia, zaawansowanej matematyki, fizyki kwantowej oraz skomplikowanego kodowania algorytmicznego.
Modele rozumowania (Reasoning Models)
Klasa modeli sztucznej inteligencji nowej generacji (OpenAI o1/o3-mini, DeepSeek-R1, Claude 3.7 Extended Thinking), wykorzystująca skalowanie obliczeń w czasie inferencji (Test-Time Compute) oraz wewnętrzny łańcuch myśli do weryfikacji hipotez.
Darmowy skill AI do tworzenia landing pages w Claude Code
Otwarty skill AI dla Claude Code automatyzuje strukturę, teksty, fonty i marginesy landing page.
Jev i System One AI: Kompletny praktyczny przewodnik po modelu decyzyjnym od TypeSafe
Głęboka analiza inżynieryjna flagowego modelu Jev: architektura System One w kontraście do LLM, prymitywy Choice/Score/Noul, równoległość zapytań, matematyka pewności, przypadki użycia wideo, kod oraz przegląd lokalnych alternatyw open-weight (Laya, GLiNER2.5, CLM-8B).
10 repozytoriów GitHub, które pomogą zostać inżynierem AI w 90 dni
Zostanie inżynierem AI to dziś nie tylko kwestia modeli i promptów. Większość rzeczywistej pracy opiera się na agentach, systemach RAG, orkiestracji (orchestration), bazach danych wektorowych (vector databases) oraz infrastrukturze AI.