Hello, LLM! для 4-го курса ФПЛ (2025/2026)

В рамках предмета “Информационный поиск и извлечение данных” в НИУ ВШЭ - Нижний Новгород.

Преподаватели:

• Демидовский Александр Владимирович - лектор

• Сальников Игорь Геннадьевич - преподаватель практики

• Тугарёв Артём Михайлович - преподаватель практики

Эксперты:

• Жариков Егор Игоревич

• Ураев Дмитрий Юрьевич

Студенческая исследовательская бригада:

• Нуртдинова Софья Алексеевна

• Подпрятова Анна Сергеевна

План лабораторных работ:

1. Лабораторная работа №7. Оценка нейросетевой языковой модели

   1. Дедлайн: TBD

2. TBD

   1. Дедлайн: TBD

История занятий

Дата	Тема лекции	Тема практики. Материалы практики.
12.01.2025	TBD.	TBD.

Более полное содержание пройденных занятий Вы найдете здесь.

Литература

Базовый уровень

1. HuggingFace NLP Course.

Порядок сдачи и оценивания лабораторной работы

1. Лабораторная работа допускается к очной сдаче.

2. Студент объяснил работу программы и показал её в действии.

3. Студент выполнил задание ментора по некоторой модификации кода.

4. Студент получает оценку:

   1. Соответствующую ожидаемой, если все шаги выше выполнены и ментор удовлетворён ответом студента.

   2. На балл выше ожидаемой, если все шаги выше выполнены и ментор решает поощрить студента за отличный ответ.

   3. На балл ниже ожидаемой, если лабораторная работа сдана на неделю позже срока сдачи и выполнены критерии в 4.1.

   4. На два балла ниже ожидаемой, если лабораторная работа сдана на две недели позже от срока сдачи и выполнены критерии в 4.1.

Note

Студент может улучшить оценку по лабораторной работе, если после основной сдачи выполнит задания следующего уровня сложности относительно того уровня, на котором выполнялась реализация.

Лабораторная работа допускается к очной сдаче, если она:

1. Представлена в виде пулл реквеста (Pull Request, PR) с правильно составленным названием по шаблону: Laboratory work #<NUMBER>, <SURNAME> <NAME> - <UNIVERSITY GROUP NAME>.

   1. Пример: Laboratory work #1, Kashchikhin Andrey - 21FPL1.

2. Имеет заполненный файл settings.json с ожидаемой оценкой. Допустимые значения: 4, 6, 8, 10.

3. Имеет “зелёный” статус - автоматические проверки качества и стиля кода, соответствующие заданной ожидаемой оценке, удовлетворены.

4. Имеет лейбл done, выставленный ментором. Означает, что ментор посмотрел код студента и удовлетворён качеством кода.

Ресурсы

1. Таблица успеваемости

2. Таблица c моделями и датасетами

3. Сайт дисциплины

4. Инструкция по подготовке к прохождению курса на сайте

5. Инструкция по запуску тестов на сайте

6. Инструкция по запуску .py файлов в терминале на сайте

7. Инструкция по обновлению форка на сайте

8. Ответы на часто задаваемые вопросы на сайте