Generatiivsete AI-ressursside lõplik loend

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Sissejuhatus

Suurte keelemudelite (LLM), nagu ChatGPT, tõus on olnud revolutsiooniline, käivitades uue ajastu meie tehnoloogiaga suhtlemises. Need keerukad mudelid, mille näide on ChatGPT, on uuesti määratlenud, kuidas me digitaalsete platvormidega suhtleme. Mõelge sellele – kui sageli olete kasutanud selliseid tööriistu nagu ChatGPT, et vaevata meili kirjutada, või kasutanud generatiivset tehisintellekti, et äratada vapustavate piltide kaudu oma metsikumaid kujutlusi ellu? Generatiivse AI-tehnoloogia halastamatu areng ei ole ainult teaduse edusammud; see on värav lõpututele loomingulistele võimalustele, mis kujundab meie digitaalset maastikku hingematvalt kiiresti. Siiski on selles kiire arengu keerises märgatav tühimik. Kuigi me imestame generatiivse AI väljundite üle, jääb selle põhialuste ja praktiliste rakenduste sügavam mõistmine paljude jaoks raskeks. See on koht, kus see ajaveeb sekkub. Tutvustame lahendust – generatiivseid tehisintellekti ressursse.

Olen hoolikalt koostanud järjestatud nimekirja parimatest generatiivse AI kursustest, et anda teile need tipptasemel teadmised. See pole lihtsalt nimekiri; see on teie teekaart nende suurepäraste tööriistade maagia lahtiharutamiseks. Olenemata sellest, kas olete uudishimulik õppija, ambitsioonikas AI-entusiast või professionaal, kes soovib oma oskusi täiendada, vastavad need kursused teie teadmistejanu.

Sisukord

Teie jaoks mõeldud generatiivsete AI-ressursside loend

1. samm: kuidas alustada generatiivse AI-ga?

Kui olete generatiivse AI-ga algaja, alustage selle kursusega Generatiivne AI kõigile. Sellel generatiivse AI kursusel uurite generatiivse AI toimimist, tavalisi kasutusjuhtumeid ja võimalusi. Samuti saate teada, kuidas koostada tõhusaid juhiseid ja mõista võimalikke võimalusi ja riske, mida see tehnoloogia üksikisikutele, ettevõtetele ja ühiskonnale kujutab.

Nüüd on järgmine asi, mida õppida, kuidas kasutada populaarseid Generative AI tööriistu, nagu ChatGPT, Midjourney ja palju muud. Sellel kursusel edasi Generatiivsed AI tööriistad, saate täpselt seda õppida. Saate aru generatiivse AI põhitõdedest, õpite tundma kõige populaarsemaid tööriistu teksti ja piltide genereerimiseks ning isegi seda, kuidas neid kasutada mitmesugustes rakendustes, nagu pilditöötlus, meilide koostamine, visuaalse sisu loomine ja palju muud.

Täiendavad generatiivsed AI ressursid

Karpathy "GPT osariik": Vaata siit
Generatiivse AI õrn sissejuhatus algajatele: Loe siit

2. samm: kust õppida Prompt Engineering'i kohta?

Kui olete generatiivse tehisintellektiga tutvunud, on järgmine samm tehnoloogiaga ringi mängida ja selle võimalustest vaimustuda. Parim viis seda teha on ChatGPT-ga askeldada. Kuid kas teadsite, et isegi ChatGPT-st parima kasu saamiseks peate õppima Prompt Engineeringi kohta? Nüüd küsite, mis see on? Noh, see on viis, kuidas me suhtleme LLM-iga ja saavutame soovitud tulemuse.

Selle õppimiseks võite alustada sellest muidugi poolt Codecademy on Prompt Engineering. See võimaldab teil alustada põhitõdedega. Kui soovite millegi üksikasjaliku juurde hüpata, soovitan tungivalt seda juhendit kasutada Kiire inseneritöö, mis pole vähem kui kursus. Kuigi see on ulatuslik juhend, on see hästi üles ehitatud ja hõlmab ammendavalt kiiret inseneritööd, sealhulgas selliseid teemasid nagu null-shot-õpe, väheste võtetega õpe ja mõtteahela õpe. See annab teile ka üldised näpunäited heade juhiste koostamiseks, mis lahendavad tõhusalt kõik kasutusjuhtumid.

Täiendavad generatiivsed AI ressursid

3. samm: kuidas õppida LLM-ide kohta?

Nüüd, kui olete OpenAI standardliidese abil ChatGPT-ga suhelnud, on aeg liikuda edasi oma süsteemide kujundamise juurde, kasutades ChatGPT API-t. Selleks saate sellel kursusel uurida Süsteemide ehitamine ChatGPT API-ga DeepLearning.ai poolt. Siin õpid jagama keerulisi ülesandeid väiksemateks ülesanneteks ja neid viipade abil lahendama. See näitab teile, kuidas kasutada oma konkreetsete ülesannete jaoks võimsat tööriista nagu ChatGPT.

Kui see on tehtud, saate luua oma esimese LLM-põhise rakenduse, kasutades selle kursuse LangChaini raamistikku LangChain LLM-i rakenduste arendamiseks. LangChain on avatud lähtekoodiga raamistik rakenduste arendamiseks, mida toidavad LLM-id, mis ei piirdu ainult ChatGPT-ga! See võimaldab luua kontekstiteadlikke rakendusi, ühendades LLM-id andmetega ja pakkudes tööriistu kohandamiseks, täpsuseks ja asjakohasuseks. Sellel kursusel õpid looma LangChaini abil LLM-i rakendust, mis harjutab isiklike abiliste ja vestlusrobotite loomisega.

Mis siis, kui standardsetel LLM-idel on staatilised teadmised ja soovite neid täiendada, et need sobiksid teie konkreetse kasutusjuhtumiga? See on siis, kui peate kasutama RAG-tehnikat, et laiendada LLM-e oma rakenduse koostamiseks. Niisiis, mis on RAG? Noh, RAG tähistab Retrieval Augmented Generation. See on strateegia, kus pakute otsingusüsteemi kaudu LLM-ile lisateadmisi. See võimaldab LLM-il vastata spetsiifilisematele päringutele, isegi kui ta pole selleks koolitatud. Siit leiate teavet RAG-ide ja muu kohta Täiustatud RAG-rakenduste loomine ja hindamine muidugi.

Nüüd, kui olete RAG-süsteemi loonud, märkate, et sellel on mõned piirangud. Esiteks märkate, et te ei saa alati kõiki allalaaditud andmeid viipas kasutada, mis piirab LLM-i vastust. Teine oleks LLM-i hallutsineeriv toime, mida on raske kõrvaldada. Niisiis, kas poleks parem oma mudelit täielikult häälestada ja hankida rohkem kohandatud LLM? Seda te katate sellel kursusel, kus saate teada peenhäälestuse kohta, millal seda rakendada, kuidas andmeid peenhäälestuseks ette valmistada ning kuidas oma peenhäälestatud mudelit treenida ja hinnata.

Täiendavad generatiivsed AI ressursid

Karpathy "Suurte keelemudelite sissejuhatus": Vaata siit

Video annab tunniajalise sissejuhatava ülevaate laiemale vaatajaskonnale sobivatest LLM-idest, mis on põhilise tehnilise elemendina sellistes süsteemides nagu ChatGPT, Claude ja Bard. Saate aru nende mudelite olemusest, tulevikusuundadest ja võrdlustest.

Jeremy Howardi "Häkkerite juhend keelemudelite juurde": Vaata siit

Selles valgustuslikus videos pakub Jeremy Howard, fast.ai kaasasutaja, põhjaliku ülevaate keelemudelitest. Video sisaldab GPT-4 kriitilisi hinnanguid, praktilisi rakendusi koodi kirjutamisel ja andmete analüüsimisel ning praktilisi näpunäiteid OpenAI API kasutamiseks.

Simon Willisoni "Jõuamine LLM-ide veidrale maailmale": Loe siit

Blogis käsitletakse keelemudelite põhitõdesid, uurides nende määratlust, toimimist ja lühidalt LLM-i arendamise ajakava. See tuvastab parimad LLM-mudelid ja pakub praktilisi näpunäiteid, sealhulgas nende kodeerimiseks. Blogist saab ka lühikese ülevaate sellest, kuidas LLM-e koolitatakse.

Mis on Analytics Vidhya suured keelemudelid (LLM)? Loe siit

Blogis uuritakse suuri keelemudeleid (LLM), süvenedes nende ehitusse ja toimimisse. See hõlmab nende üldist arhitektuuri, pakub näiteid, käsitleb avatud lähtekoodiga LLM-e, nagu Bloom, uurib Hugging Face API-sid ja esitab näidete kaudu praktilisi rakendusi.

4. samm: kuidas on lood RLHF-iga?

Olete kindlasti kuulnud RLHF-ist. RLHF tähistab ingliskeelset sõnast Inforcement Learning from Human Feedback. See on masinõppetehnika, mis treenib "preemiamudelit" otse inimeste tagasiside põhjal ja kasutab mudelit preemiana tehisintellekti agendi jõudluse optimeerimiseks tugevdamise kaudu. Nüüd saate sellel kursusel RLHF-i kohta teada saada DeepLearning.ai, kus saate teadmisi RLHF-i kohta, viimistlete LLM-i RLHF-iga ja seejärel õpite lõpuks seda hindama.

Generatiivsete AI-ressursside lisamine

5. samm: kust saate teavet difusioonimudelite kohta?

Generatiivne tehisintellekt ei puuduta ainult LLM-e. Kui soovite õppida piltide genereerimise kohta generatiivse AI abil, peate õppima difusioonimudelite ja nende toimimise kohta. Selleks on olemas Hugging Face vapustav kursus. Kursuse materjalid, sealhulgas vihikud, lugemisvara ja kõik muu, on leitavad siit GitHubi hoidla. Siit leiate sisu põhiliste difusioonimudelite, stabiilse difusiooni, difusioonimudeli peenhäälestamise ja muu kohta.

Täiendavad generatiivsed AI ressursid

Boonus: põhjalik generatiivne AI programm

Tean, et neid kursusi tuleb läbi viia palju ja need pole täiesti ammendavad. Seetõttu soovitan seda kõikehõlmavat generatiivse AI programmi nimega Generatiivne AI Pinnacle programm. See programm hõlmab generatiivset tehisintellekti algusest lõpuni. See hõlmab selliseid teemasid nagu Prompt Engineering, LlamaIndexi kasutav RAG-süsteem ja LLM-ide peenhäälestus, sealhulgas LoRA, QLoRA, PEFT ja Stable Diffusion.

Järeldus

Loodan, et see generatiivse AI ressursside loend oli teile kasulik ja olete registreerunud vähemalt ühele ülaltoodud kursustest! Siiski on palju muid kursusi, mis ma siin välja jätsin. Kui leiate asjakohase kursuse generatiivse AI kohta, jagage seda allolevates kommentaarides. Mulle meeldiks seda ise uurida!