Eine umfassende Liste von Ressourcen zum Beherrschen großer Sprachmodelle – KDnuggets

Neuauflage von Plato

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Eine umfassende Liste von Ressourcen zur Beherrschung großer Sprachmodelle
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In dieser riesigen KI-Landschaft entstand eine revolutionäre Kraft in Form von Large Language Models (LLMS). Es ist nicht nur ein Schlagwort, sondern unsere Zukunft. Ihre Fähigkeit, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu erzeugen, brachte sie ins Rampenlicht und ist mittlerweile zu einem der heißesten Forschungsgebiete geworden. Stellen Sie sich einen Chatbot vor, der auf Sie reagieren kann, als würden Sie mit Ihren Freunden sprechen, oder stellen Sie sich ein System zur Inhaltsgenerierung vor, bei dem es schwierig wird zu unterscheiden, ob es von einem Menschen oder einer KI geschrieben wurde. Wenn solche Dinge Sie faszinieren und Sie tiefer in die Welt des LLM eintauchen möchten, dann sind Sie hier genau richtig. Ich habe eine umfassende Liste von Ressourcen zusammengestellt, die von informativen Artikeln, Kursen und GitHub-Repositories bis hin zu relevanten Forschungsarbeiten reicht, die Ihnen helfen können, sie besser zu verstehen. Beginnen wir ohne weitere Verzögerung unsere erstaunliche Reise in die Welt der LLMs.

Eine umfassende Liste von Ressourcen zur Beherrschung großer Sprachmodelle
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1. Spezialisierung auf Deep Learning – Coursera

Link: Deep Learning-Spezialisierung

Beschreibung: Deep Learning bildet das Rückgrat von LLMs. Dieser umfassende Kurs von Andrew Ng behandelt die wesentlichen Themen neuronaler Netze, die Grundlagen von Computer Vision und Natural Language Processing sowie die Strukturierung Ihrer maschinellen Lernprojekte.

2. Stanford CS224N: NLP mit Deep Learning – YouTube

Link: Stanford CS224N: NLP mit Deep Learning

Beschreibung: Es ist eine Goldgrube an Wissen und bietet eine umfassende Einführung in die neueste Forschung im Bereich Deep Learning für NLP.

3. HuggingFace Transformers-Kurs – HuggingFace

Link: HuggingFace Transformers-Kurs

Beschreibung: Dieser Kurs vermittelt NLP mithilfe von Bibliotheken aus dem HuggingFace-Ökosystem. Es behandelt das Innenleben und die Verwendung der folgenden Bibliotheken von HuggingFace:

Transformatoren
Tokenizer
Datensätze
Accelerate

4. ChatGPT Prompt Engineering für Entwickler – Coursera

Link: ChatGPT Prompt Engineering-Kurs

Beschreibung: ChatGPT ist ein beliebtes LLM und dieser Kurs vermittelt die Best Practices und die wesentlichen Prinzipien zum Schreiben effektiver Eingabeaufforderungen für eine bessere Antwortgenerierung.

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1. LLM-Universität – Cohere

Link: LLM-Universität

Beschreibung: Cohere bietet einen speziellen Kurs zum Master-LLMs an. Ihr sequenzieller Kurs, der die theoretischen Aspekte von NLP, LLMs und deren Architektur im Detail abdeckt, richtet sich an Anfänger. Ihr nicht-sequenzieller Weg richtet sich an erfahrene Personen, die mehr an den praktischen Anwendungen und Anwendungsfällen dieser leistungsstarken Modelle als an ihrer internen Funktionsweise interessiert sind.

2. Stanford CS324: Große Sprachmodelle – Stanford-Site

Link: Stanford CS324: Große Sprachmodelle

Beschreibung: Dieser Kurs befasst sich eingehender mit den Feinheiten dieser Modelle. Sie erforschen die Grundlagen, Theorie, Ethik und praktischen Aspekte dieser Modelle und sammeln gleichzeitig praktische Erfahrungen.

3. Princeton COS597G: Große Sprachmodelle verstehen – Princeton-Site

Link: Große Sprachmodelle verstehen

Beschreibung: Es handelt sich um einen Kurs auf Graduiertenniveau, der einen umfassenden Lehrplan bietet und sich daher hervorragend für vertiefendes Lernen eignet. Sie erkunden die technischen Grundlagen, Fähigkeiten und Einschränkungen von Modellen wie BERT, GPT, T5-Modellen, Mix-of-Expert-Modellen, retrievalbasierten Modellen usw.

4. ETH Zürich: Large Language Models (LLMs) – RycoLab

Link: ETH Zürich: Große Sprachmodelle

Beschreibung: Dieser neu gestaltete Kurs bietet eine umfassende Erkundung der LLMs. Tauchen Sie ein in probabilistische Grundlagen, neuronale Netzwerkmodellierung, Trainingsprozesse, Skalierungstechniken und kritische Diskussionen zu Sicherheit und potenziellem Missbrauch.

5. Full Stack LLM Bootcamp – Der Full Stack

Link: Full Stack LLM Bootcamp

Beschreibung: Das Full Stack LLM-Bootcamp ist ein branchenrelevanter Kurs, der Themen wie Prompt-Engineering-Techniken, LLM-Grundlagen, Bereitstellungsstrategien und Benutzeroberflächendesign behandelt und sicherstellt, dass die Teilnehmer gut auf die Erstellung und Bereitstellung von LLM-Anwendungen vorbereitet sind.

6. Feinabstimmung großer Sprachmodelle – Coursera

Link: Feinabstimmung großer Sprachmodelle

Beschreibung: Fine Tuning ist die Technik, die es Ihnen ermöglicht, LLMs an Ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen. Wenn Sie diesen Kurs abschließen, werden Sie verstehen, wann Sie Feinabstimmung anwenden müssen, wie Sie Daten für die Feinabstimmung vorbereiten und wie Sie Ihr LLM auf neue Daten trainieren und seine Leistung bewerten.

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1. Was macht ChatGPT … und warum funktioniert es? – Steven Wolfram

Link: Was macht ChatGPT … und warum funktioniert es?

Beschreibung: Dieses kurze Buch wurde von Steven Wolfram geschrieben, einem renommierten Wissenschaftler. Er diskutiert die grundlegenden Aspekte von ChatGPT, seine Ursprünge in neuronalen Netzen und seine Fortschritte bei Transformatoren, Aufmerksamkeitsmechanismen und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Es ist eine ausgezeichnete Lektüre für jemanden, der sich für die Möglichkeiten und Grenzen von LLMs interessiert.

2. Große Sprachmodelle verstehen: Eine transformative Leseliste – Sebastian Raschka

Link: Große Sprachmodelle verstehen: Eine transformative Leseliste

Beschreibung: Es enthält eine Sammlung wichtiger Forschungsarbeiten und bietet eine chronologische Leseliste, angefangen von frühen Arbeiten über rekurrente neuronale Netze (RNNs) bis zum einflussreichen BERT-Modell und darüber hinaus. Es ist eine unschätzbare Ressource für Forscher und Praktiker, um die Entwicklung von NLP und LLMs zu untersuchen.

3. Artikelserie: Große Sprachmodelle – Jay Alammar

Link: Artikelserie: Große Sprachmodelle

Beschreibung: Die Blogs von Jay Alammar sind eine Fundgrube an Wissen für jeden, der sich mit großen Sprachmodellen (LLMs) und Transformern beschäftigt. Seine Blogs zeichnen sich durch eine einzigartige Mischung aus Visualisierungen, intuitiven Erklärungen und umfassender Berichterstattung zum Thema aus.

4. Entwicklung von LLM-Anwendungen für die Produktion – Chip Huyen

Link: Erstellen von LLM-Anwendungen für die Produktion

Beschreibung: In diesem Artikel werden die Herausforderungen bei der Produktion von LLMs diskutiert. Es bietet Einblicke in die Zusammensetzbarkeit von Aufgaben und stellt vielversprechende Anwendungsfälle vor. Jeder, der sich für praktische LLMs interessiert, wird es wirklich wertvoll finden.

Eine umfassende Liste von Ressourcen zur Beherrschung großer Sprachmodelle
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1. Awesome-LLM (9k ⭐)

Link: Großartig-LLM

Beschreibung: Es handelt sich um eine kuratierte Sammlung von Artikeln, Frameworks, Tools, Kursen, Tutorials und Ressourcen mit Schwerpunkt auf großen Sprachmodellen (LLMs), mit besonderem Schwerpunkt auf ChatGPT.

2. LLMsPracticalGuide (6.9k ⭐)

Link: Die praktischen Leitfäden für große Sprachmodelle

Beschreibung: Es hilft den Praktikern, sich in der weitläufigen Landschaft der LLMs zurechtzufinden. Es basiert auf dem Umfragepapier mit dem Titel: Die Leistungsfähigkeit von LLMs in der Praxis nutzen: Eine Umfrage zu ChatGPT und darüber hinaus und fehlen uns die Worte. </span><a href="https://rof-style.com/de/leather-boots-care/" target="_top" data-no-instant="">Weitere Tipps zur Pflege deiner ROFs findest du in unserem Blog.</a>

3. LLMSurvey (6.1k ⭐)

Link: LLMSurvey

Beschreibung: Es handelt sich um eine Sammlung von Umfragepapieren und Ressourcen, die auf dem Papier mit dem Titel basieren: Eine Übersicht über große Sprachmodelle. Es enthält außerdem eine Darstellung der technischen Entwicklung der Modelle der GPT-Serie sowie ein Entwicklungsdiagramm der an LLaMA durchgeführten Forschungsarbeiten.

4. Fantastisches Graph-LLM (637 ⭐)

Link: Awesome-Graph-LLM

Beschreibung: Es ist eine wertvolle Quelle für Personen, die sich für die Schnittstelle zwischen graphbasierten Techniken und LLMs interessieren. Es bietet eine Sammlung von Forschungsarbeiten, Datensätzen, Benchmarks, Umfragen und Tools, die sich mit diesem aufstrebenden Bereich befassen.

5. Fantastische Langchain (5.4k ⭐)

Link: awesome-langchain

Beschreibung: LangChain ist das schnelle und effiziente Framework für LLM-Projekte und dieses Repository ist die Drehscheibe für die Verfolgung von Initiativen und Projekten im Zusammenhang mit dem Ökosystem von LangChain.

"Eine vollständige Umfrage zu ChatGPT in der AIGC-Ära„ – Es ist ein großartiger Ausgangspunkt für Anfänger in LLMs. Es behandelt umfassend die zugrunde liegende Technologie, Anwendungen und Herausforderungen von ChatGPT.
"Eine Übersicht über große Sprachmodelle„ – Es behandelt die jüngsten Fortschritte bei LLMs, insbesondere in den vier Hauptaspekten Vorschulung, Anpassungsoptimierung, Auslastung und Kapazitätsbewertung.
"Herausforderungen und Anwendungen großer Sprachmodelle” – Bespricht die Herausforderungen von LLMs und die erfolgreichen Anwendungsbereiche von LLMs.
"Aufmerksamkeit ist alles was Sie brauchen„ – Transformers dienen als Grundstein für GPT und andere LLMs und in diesem Artikel wird die Transformer-Architektur vorgestellt.
"Der kommentierte Transformator„ – Eine Ressource der Harvard University, die eine detaillierte und kommentierte Erklärung der Transformer-Architektur bietet, die für viele LLMs von grundlegender Bedeutung ist.
"Der illustrierte Transformator„ – Ein visueller Leitfaden, der Ihnen hilft, die Transformer-Architektur eingehend zu verstehen und komplexe Konzepte leichter zugänglich zu machen.
"BERT: Vorschulung von tiefen bidirektionalen Transformatoren für das Sprachverständnis” – Dieses Papier stellt BERT vor, ein äußerst einflussreiches LLM, das neue Maßstäbe für zahlreiche Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) setzt.

In diesem Artikel habe ich eine umfangreiche Liste von Ressourcen zusammengestellt, die für die Beherrschung großer Sprachmodelle (LLMs) unerlässlich sind. Lernen ist jedoch ein dynamischer Prozess, und der Wissensaustausch steht im Mittelpunkt. Wenn Sie weitere Ressourcen im Sinn haben, die Ihrer Meinung nach Teil dieser umfassenden Liste sein sollten, zögern Sie bitte nicht, sie im Kommentarbereich mitzuteilen. Ihre Beiträge könnten für andere auf ihrer Lernreise von unschätzbarem Wert sein und einen interaktiven und kollaborativen Raum zur Wissensanreicherung schaffen.

Kanwal Mehreen ist ein aufstrebender Softwareentwickler mit großem Interesse an Data Science und Anwendungen von KI in der Medizin. Kanwal wurde als Google Generation Scholar 2022 für die APAC-Region ausgewählt. Kanwal liebt es, technisches Wissen zu teilen, indem sie Artikel zu Trendthemen schreibt, und setzt sich leidenschaftlich für die Verbesserung der Vertretung von Frauen in der Technologiebranche ein.