Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы.

Раздел описывает общие характеристики больших языковых моделей, их роль в современных технологиях обработки естественного языка и основные примеры известных реализаций.

В этом разделе рассматривается структура процесса обучения больших языковых моделей с выделением ключевых стадий и их значимости для качественной работы моделей.

Данный раздел посвящен механизму предобучения LLM, где модель обучается на разнообразных текстах для развития базового понимания языка путем прогнозирования следующих слов в последовательностях.

Описываются необходимые аппаратные мощности, такие как видеокарты с большим объемом видеопамяти, процессоры и альтернативные решения для организации вычислительного процесса при домашнем обучении LLM.

В этом разделе рассмотрены базовые программные инструменты для эффективного обучения LLM дома, включая популярные фреймворки глубокого обучения и вспомогательные библиотеки.

Данный раздел посвящен практике сбора, структурирования и очистки большого объема текстовых данных, необходимых для эффективного предобучения LLM в домашних условиях.

В этом разделе изложены практические рекомендации по выполнению первых запусков обучающих алгоритмов LLM на домашнем оборудовании с учетом имеющихся ресурсов.

Раздел посвящен стратегиям адаптации процесса обучения LLM под условия домашнего использования с ограниченными вычислительными возможностями через оптимизацию параметров и поэтапное усложнение задач.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы.