Μια ολοκληρωμένη λίστα πόρων για την εκμάθηση μοντέλων μεγάλων γλωσσών - KDnuggets

Αναδημοσίευση από τον Πλάτωνα

Ακολουθούν: 0

Μια ολοκληρωμένη λίστα πόρων για να κυριαρχήσετε μεγάλα μοντέλα γλώσσας
Η εικόνα δημιουργήθηκε με το Leonardo.Ai

Σε αυτό το απέραντο τοπίο της τεχνητής νοημοσύνης, μια επαναστατική δύναμη εμφανίστηκε με τη μορφή των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLMS). Δεν είναι απλώς ένα τσιτάτο αλλά το μέλλον μας. Η ικανότητά τους να κατανοούν και να δημιουργούν κείμενο που μοιάζει με άνθρωπο τους έφερε στο προσκήνιο και τώρα έχει γίνει ένας από τους πιο καυτούς τομείς έρευνας. Φανταστείτε ένα chatbot που μπορεί να σας απαντήσει σαν να μιλάτε με τους φίλους σας ή να οραματιστείτε ένα σύστημα παραγωγής περιεχομένου που είναι δύσκολο να διακρίνει κανείς αν είναι γραμμένο από άνθρωπο ή AI. Εάν τέτοια πράγματα σας ιντριγκάρουν και θέλετε να βουτήξετε περαιτέρω στην καρδιά των LLM, τότε βρίσκεστε στο σωστό μέρος. Έχω συγκεντρώσει μια ολοκληρωμένη λίστα πόρων που κυμαίνονται από ενημερωτικά άρθρα, μαθήματα και αποθετήρια GitHub έως σχετικές ερευνητικές εργασίες που μπορούν να σας βοηθήσουν να τις κατανοήσετε καλύτερα. Χωρίς περαιτέρω καθυστέρηση, ας ξεκινήσουμε το εκπληκτικό μας ταξίδι στον κόσμο των LLM.

Μια ολοκληρωμένη λίστα πόρων για να κυριαρχήσετε μεγάλα μοντέλα γλώσσας
Εικόνα από Πολίνα Τάνκιλεβιτς στα Pexels

1. Εξειδίκευση Deep Learning – Coursera

Σύνδεσμος: Εξειδίκευση βαθιάς μάθησης

Περιγραφή: Η βαθιά μάθηση αποτελεί τη ραχοκοκαλιά των LLM. Αυτό το ολοκληρωμένο μάθημα που διδάσκεται από τον Andrew Ng καλύπτει τα βασικά θέματα των νευρωνικών δικτύων, τις βασικές αρχές της όρασης υπολογιστών και της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και τον τρόπο δομής των έργων μηχανικής εκμάθησης.

2. Stanford CS224N: NLP με Deep Learning – YouTube

Σύνδεσμος: Stanford CS224N: NLP με Deep Learning

Περιγραφή: Είναι ένα χρυσωρυχείο γνώσης και παρέχει μια διεξοδική εισαγωγή στην έρευνα αιχμής στη βαθιά μάθηση για το NLP.

3. HuggingFace Transformers Course – HuggingFace

Σύνδεσμος: Μάθημα HuggingFace Transformers

Περιγραφή: Αυτό το μάθημα διδάσκει το NLP χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες από το οικοσύστημα HuggingFace. Καλύπτει την εσωτερική λειτουργία και τη χρήση των ακόλουθων βιβλιοθηκών από το HuggingFace:

transformers
Tokenizers
Δεδομένα
Επιτάχυνση

4. ChatGPT Prompt Engineering for Developers – Coursera

Σύνδεσμος: ChatGPT Prompt Engineering Course

Περιγραφή: Το ChatGPT είναι ένα δημοφιλές LLM και αυτό το μάθημα μοιράζεται τις βέλτιστες πρακτικές και τις βασικές αρχές για τη σύνταξη αποτελεσματικών προτροπών για καλύτερη παραγωγή απόκρισης.

Μια ολοκληρωμένη λίστα πόρων για να κυριαρχήσετε μεγάλα μοντέλα γλώσσας
Η εικόνα δημιουργήθηκε με το Leonardo.Ai

1. LLM University – Cohere

Σύνδεσμος: Πανεπιστήμιο LLM

Περιγραφή: Το Cohere προσφέρει ένα εξειδικευμένο μάθημα για να αποκτήσετε LLM. Το διαδοχικό κομμάτι τους, το οποίο καλύπτει λεπτομερώς τις θεωρητικές πτυχές του NLP, του LLM και την αρχιτεκτονική τους, απευθύνεται σε αρχάριους. Η μη διαδοχική διαδρομή τους είναι για έμπειρα άτομα που ενδιαφέρονται περισσότερο για τις πρακτικές εφαρμογές και τις περιπτώσεις χρήσης αυτών των ισχυρών μοντέλων παρά για την εσωτερική τους λειτουργία.

2. Stanford CS324: Large Language Models – Stanford Site

Σύνδεσμος: Stanford CS324: Large Language Models

Περιγραφή: Αυτό το μάθημα βουτάει βαθύτερα στις περιπλοκές αυτών των μοντέλων. Θα εξερευνήσετε τα θεμελιώδη, τη θεωρία, την ηθική και τις πρακτικές πτυχές αυτών των μοντέλων, ενώ παράλληλα θα αποκτήσετε κάποια πρακτική εμπειρία.

3. Princeton COS597G: Understanding Large Language Models – Princeton Site

Σύνδεσμος: Κατανόηση μοντέλων μεγάλων γλωσσών

Περιγραφή: Είναι ένα μάθημα μεταπτυχιακού επιπέδου που προσφέρει ένα ολοκληρωμένο πρόγραμμα σπουδών, καθιστώντας το μια εξαιρετική επιλογή για σε βάθος μάθηση. Θα εξερευνήσετε τα τεχνικά θεμέλια, τις δυνατότητες και τους περιορισμούς μοντέλων όπως τα μοντέλα BERT, GPT, T5, μοντέλα με συνδυασμό ειδικών, μοντέλα που βασίζονται σε ανάκτηση κ.λπ.

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

Σύνδεσμος: ETH Zurich: Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα

Περιγραφή: Αυτό το πρόσφατα σχεδιασμένο μάθημα προσφέρει μια ολοκληρωμένη εξερεύνηση των LLM. Βουτήξτε σε πιθανολογικά θεμέλια, μοντελοποίηση νευρωνικών δικτύων, εκπαιδευτικές διαδικασίες, τεχνικές κλιμάκωσης και κρίσιμες συζητήσεις για την ασφάλεια και την πιθανή κακή χρήση.

5. Full Stack LLM Bootcamp – The Full Stack

Σύνδεσμος: Full Stack LLM Bootcamp

Περιγραφή: Το Full Stack LLM boot camp είναι ένα μάθημα σχετικό με τον κλάδο που καλύπτει θέματα όπως τεχνικές άμεσης μηχανικής, βασικές αρχές LLM, στρατηγικές ανάπτυξης και σχεδιασμός διεπαφής χρήστη, διασφαλίζοντας ότι οι συμμετέχοντες είναι καλά προετοιμασμένοι για τη δημιουργία και την ανάπτυξη εφαρμογών LLM.

6. Fine Tuning Large Language Models – Coursera

Σύνδεσμος: Fine Tuning μεγάλα μοντέλα γλώσσας

Περιγραφή: Το Fine Tuning είναι η τεχνική που σας επιτρέπει να προσαρμόσετε τα LLM στις συγκεκριμένες ανάγκες σας. Ολοκληρώνοντας αυτό το μάθημα, θα καταλάβετε πότε πρέπει να εφαρμόσετε τη λεπτομερή ρύθμιση, την προετοιμασία δεδομένων για τη λεπτομέρεια και πώς να εκπαιδεύσετε το LLM σας σε νέα δεδομένα και να αξιολογήσετε την απόδοσή του.

Μια ολοκληρωμένη λίστα πόρων για να κυριαρχήσετε μεγάλα μοντέλα γλώσσας
Η εικόνα δημιουργήθηκε με το Leonardo.Ai

1. Τι κάνει το ChatGPT… και γιατί λειτουργεί; – Στίβεν Βόλφραμ

Σύνδεσμος: Τι κάνει το ChatGPT… και γιατί λειτουργεί;

Περιγραφή: Αυτό το σύντομο βιβλίο είναι γραμμένο από τον Steven Wolfram, έναν διάσημο επιστήμονα. Συζητά τις θεμελιώδεις πτυχές του ChatGPT, την προέλευσή του στα νευρωνικά δίκτυα και τις προόδους του στους μετασχηματιστές, τους μηχανισμούς προσοχής και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Είναι ένα εξαιρετικό ανάγνωσμα για κάποιον που ενδιαφέρεται να εξερευνήσει τις δυνατότητες και τους περιορισμούς των LLM.

2. Κατανόηση μοντέλων μεγάλων γλωσσών: Μια μεταμορφωτική λίστα ανάγνωσης – Sebastian Raschka

Σύνδεσμος: Κατανόηση μοντέλων μεγάλων γλωσσών: Μια μεταμορφωτική λίστα ανάγνωσης

Περιγραφή: Περιέχει μια συλλογή σημαντικών ερευνητικών άρθρων και παρέχει μια χρονολογική λίστα ανάγνωσης, ξεκινώντας από τις πρώτες εργασίες για τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNNs) έως το επιδραστικό μοντέλο BERT και όχι μόνο. Είναι μια ανεκτίμητη πηγή για τους ερευνητές και τους επαγγελματίες να μελετήσουν την εξέλιξη του NLP και του LLM.

3. Σειρά άρθρων: Large Language Models – Jay Alammar

Σύνδεσμος: Σειρά άρθρων: Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα

Περιγραφή: Τα ιστολόγια του Jay Alammar είναι ένας θησαυρός γνώσεων για όποιον μελετά μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) και μετασχηματιστές. Τα ιστολόγιά του ξεχωρίζουν για το μοναδικό μείγμα οπτικοποιήσεων, τις διαισθητικές εξηγήσεις και την ολοκληρωμένη κάλυψη του θέματος.

4. Building LLM Applications for Production – Chip Huyen

Σύνδεσμος: Δημιουργία εφαρμογών LLM για παραγωγή

Περιγραφή: Σε αυτό το άρθρο, συζητούνται οι προκλήσεις της παραγωγής LLM. Προσφέρει πληροφορίες σχετικά με τη δυνατότητα σύνθεσης εργασιών και παρουσιάζει πολλά υποσχόμενες περιπτώσεις χρήσης. Όποιος ενδιαφέρεται για πρακτικά LLM θα το βρει πραγματικά πολύτιμο.

Μια ολοκληρωμένη λίστα πόρων για να κυριαρχήσετε μεγάλα μοντέλα γλώσσας
Εικόνα από RealToughCandy.com στα Pexels

1. Awesome-LLM ( 9k ⭐ )

Σύνδεσμος: Φοβερό-LLM

Περιγραφή: Είναι μια επιμελημένη συλλογή εργασιών, πλαισίων, εργαλείων, μαθημάτων, σεμιναρίων και πόρων που επικεντρώνονται σε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM), με ιδιαίτερη έμφαση στο ChatGPT.

2. LLMsPracticalGuide ( 6.9k ⭐ )

Σύνδεσμος: Οι πρακτικοί οδηγοί για μεγάλα γλωσσικά μοντέλα

Περιγραφή: Βοηθά τους επαγγελματίες να περιηγηθούν στο εκτεταμένο τοπίο των LLM. Βασίζεται στην έρευνα με τίτλο: Αξιοποιώντας τη δύναμη των LLMs στην πράξη: Μια έρευνα για το ChatGPT και πέρα και αυτό blog.

3. LLMSurvey ( 6.1k ⭐ )

Σύνδεσμος: LLMS Survey

Περιγραφή: Είναι μια συλλογή από έγγραφα έρευνας και πόρους που βασίζονται στην εργασία με τίτλο: Έρευνα μεγάλων γλωσσικών μοντέλων. Περιέχει επίσης μια απεικόνιση της τεχνικής εξέλιξης των μοντέλων της σειράς GPT καθώς και ένα εξελικτικό γράφημα της ερευνητικής εργασίας που διεξήχθη στο LLaMA.

4. Awesome Graph-LLM ( 637 ⭐ )

Σύνδεσμος: Awesome-Graph-LLM

Περιγραφή: Είναι μια πολύτιμη πηγή για άτομα που ενδιαφέρονται για τη διασταύρωση των τεχνικών που βασίζονται σε γραφήματα με τα LLM. παρέχει μια συλλογή ερευνητικών άρθρων, συνόλων δεδομένων, σημείων αναφοράς, ερευνών και εργαλείων που εμβαθύνουν σε αυτό το αναδυόμενο πεδίο.

5. Awesome Langchain (5.4k ⭐)

Σύνδεσμος: awesome-langchain

Περιγραφή: Το LangChain είναι το γρήγορο και αποτελεσματικό πλαίσιο για έργα LLM και αυτό το αποθετήριο είναι ο κόμβος για την παρακολούθηση πρωτοβουλιών και έργων που σχετίζονται με το οικοσύστημα του LangChain.

"Μια πλήρης έρευνα για το ChatGPT στην εποχή AIGC” – Είναι ένα εξαιρετικό σημείο εκκίνησης για αρχάριους στο LLM. Καλύπτει πλήρως την υποκείμενη τεχνολογία, τις εφαρμογές και τις προκλήσεις του ChatGPT.
"Έρευνα μεγάλων γλωσσικών μοντέλων” – Καλύπτει τις πρόσφατες εξελίξεις στα LLM ειδικά στις τέσσερις κύριες πτυχές της προεκπαίδευσης, του συντονισμού προσαρμογής, της χρήσης και της αξιολόγησης ικανότητας.
"Προκλήσεις και Εφαρμογές Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων” – Συζητά τις προκλήσεις των LLM και τους επιτυχημένους τομείς εφαρμογής των LLM.
"Η προσοχή είναι το μόνο που χρειάζεστε” – Οι μετασχηματιστές χρησιμεύουν ως ο θεμέλιος λίθος για το GPT και άλλα LLM και αυτή η εργασία εισάγει την αρχιτεκτονική του Transformer.
"Ο σχολιασμένος μετασχηματιστής” – Μια πηγή από το Πανεπιστήμιο του Χάρβαρντ που παρέχει μια λεπτομερή και σχολιασμένη εξήγηση της αρχιτεκτονικής του Transformer, η οποία είναι θεμελιώδης για πολλά LLM.
"The Illustrated Transformer” – Ένας οπτικός οδηγός που σας βοηθά να κατανοήσετε την αρχιτεκτονική του Transformer σε βάθος, καθιστώντας τις σύνθετες έννοιες πιο προσιτές.
"BERT: Προ-κατάρτιση Deep Bidirectional Transformers για κατανόηση γλωσσών” – Αυτή η εργασία εισάγει το BERT, ένα LLM με μεγάλη επιρροή που θέτει νέα σημεία αναφοράς για πολλές εργασίες Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP).

Σε αυτό το άρθρο, έχω επιμεληθεί μια εκτενή λίστα πόρων που είναι απαραίτητες για την εκμάθηση των Μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs). Ωστόσο, η μάθηση είναι μια δυναμική διαδικασία και η ανταλλαγή γνώσεων βρίσκεται στην καρδιά της. Εάν έχετε κατά νου επιπλέον πόρους που πιστεύετε ότι πρέπει να αποτελούν μέρος αυτής της ολοκληρωμένης λίστας, μη διστάσετε να τους μοιραστείτε στην ενότητα σχολίων. Οι συνεισφορές σας θα μπορούσαν να είναι ανεκτίμητες για τους άλλους στο μαθησιακό τους ταξίδι, δημιουργώντας έναν διαδραστικό και συνεργατικό χώρο για εμπλουτισμό της γνώσης.

Kanwal Mehreen είναι ένας επίδοξος προγραμματιστής λογισμικού με έντονο ενδιαφέρον για την επιστήμη των δεδομένων και τις εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική. Το Kanwal επιλέχθηκε ως Μελετητής Γενιάς Google 2022 για την περιοχή APAC. Η Kanwal λατρεύει να μοιράζεται τεχνικές γνώσεις γράφοντας άρθρα για μοντέρνα θέματα και είναι παθιασμένος με τη βελτίωση της εκπροσώπησης των γυναικών στον κλάδο της τεχνολογίας.