A Comprehensive List Of Resources To Master Large Language Models - KDnuggets

Julkaissut Platon

seuraajia: 0

Kattava luettelo resursseista suurten kielimallien hallitsemiseen
Kuva luotu Leonardo.Ai:lla

Tässä valtavassa tekoälyn maisemassa nousi vallankumouksellinen voima suurten kielimallien (LLMS) muodossa. Se ei ole vain muotisana vaan tulevaisuutemme. Heidän kykynsä ymmärtää ja tuottaa ihmismäistä tekstiä toi heidät valokeilaan, ja nyt siitä on tullut yksi kuumimmista tutkimusalueista. Kuvittele chatbot, joka voi vastata sinulle ikään kuin puhuisit ystävillesi tai kuvittelet sisällöntuottojärjestelmän, jonka on vaikea erottaa, onko sen kirjoittanut ihminen vai tekoäly. Jos tällaiset asiat kiehtovat sinua ja haluat sukeltaa syvemmälle LLM-yritysten sydämeen, olet oikeassa paikassa. Olen koonnut kattavan luettelon resursseista informatiivisista artikkeleista, kursseista ja GitHub-arkistoista asiaankuuluviin tutkimuspapereihin, jotka voivat auttaa sinua ymmärtämään niitä paremmin. Aloitetaan viivyttelemättä hämmästyttävä matkamme LLM:ien maailmaan.

Kattava luettelo resursseista suurten kielimallien hallitsemiseen
Kuva Polina Tankilevitsh Pexelsissä

1. Deep Learning Specialization – Coursera

Linkki: Syvän oppimisen erikoistuminen

Kuvaus: Syväoppiminen muodostaa LLM:n selkärangan. Tämä Andrew Ng:n opettama kattava kurssi kattaa hermoverkkojen keskeiset aiheet, tietokonenäön ja luonnollisen kielen käsittelyn perusteet sekä koneoppimisprojektien jäsentämisen.

2. Stanford CS224N: NLP ja syvällinen oppiminen – YouTube

Linkki: Stanford CS224N: NLP syväopetuksella

Kuvaus: Se on tiedon kultakaivos ja tarjoaa perusteellisen johdannon NLP:n syväoppimisen huippututkimukseen.

3. HuggingFace Transformers -kurssi – HuggingFace

Linkki: HuggingFace Transformers -kurssi

Kuvaus: Tämä kurssi opettaa NLP:tä käyttämällä HuggingFace-ekosysteemin kirjastoja. Se kattaa seuraavien HuggingFacen kirjastojen sisäisen toiminnan ja käytön:

Muuntajat
Tokenisaattorit
aineistot
Kiihdyttää

4. ChatGPT Prompt Engineering for Developers – Coursera

Linkki: ChatGPT Prompt Engineering -kurssi

Kuvaus: ChatGPT on suosittu LLM, ja tämä kurssi jakaa parhaat käytännöt ja keskeiset periaatteet tehokkaiden kehotteiden kirjoittamiseen paremman vastauksen luomiseksi.

Kattava luettelo resursseista suurten kielimallien hallitsemiseen
Kuva luotu Leonardo.Ai:lla

1. LLM University – Cohere

Linkki: LLM yliopisto

Kuvaus: Cohere tarjoaa erikoiskurssin LLM:ien hallitsemiseen. Heidän peräkkäinen kappaleensa, joka kattaa NLP:n teoreettiset näkökohdat, LLM:t ja niiden arkkitehtuurin yksityiskohtaisesti, on suunnattu aloittelijoille. Niiden ei-peräkkäinen polku on tarkoitettu kokeneille henkilöille, jotka ovat kiinnostuneita enemmän näiden tehokkaiden mallien käytännön sovelluksista ja käyttötapauksista kuin niiden sisäisestä toiminnasta.

2. Stanford CS324: Suuret kielimallit – Stanfordin sivusto

Linkki: Stanford CS324: Suuret kielimallit

Kuvaus: Tämä kurssi sukeltaa syvemmälle näiden mallien monimutkaisuuteen. Tutustut näiden mallien perusteisiin, teoriaan, etiikkaan ja käytännön näkökohtiin ja hankit samalla käytännön kokemusta.

3. Princeton COS597G: Suurten kielimallien ymmärtäminen – Princetonin sivusto

Linkki: Suurten kielimallien ymmärtäminen

Kuvaus: Se on jatko-tason kurssi, joka tarjoaa kattavan opetussuunnitelman, joten se on erinomainen valinta syvälliseen oppimiseen. Tutustut mallien, kuten BERT-, GPT-, T5-mallien, asiantuntijamallien, hakupohjaisten mallien jne., teknisiin perusteisiin, ominaisuuksiin ja rajoituksiin.

4. ETH Zurich: Suuret kielimallit (LLM) – RycoLab

Linkki: ETH Zurich: Suuret kielimallit

Kuvaus: Tämä äskettäin suunniteltu kurssi tarjoaa kattavan tutkimisen LLM:istä. Sukella todennäköisyysperusteisiin, hermoverkkomallinnukseen, koulutusprosesseihin, skaalaustekniikoihin ja kriittisiin keskusteluihin turvallisuudesta ja mahdollisesta väärinkäytöstä.

5. Full Stack LLM Bootcamp – Full Stack

Linkki: Full Stack LLM Bootcamp

Kuvaus: Full Stack LLM -aloitusleiri on alan kannalta olennainen kurssi, joka kattaa sellaisia aiheita kuin nopeat suunnittelutekniikat, LLM:n perusteet, käyttöönottostrategiat ja käyttöliittymäsuunnittelun. Näin varmistetaan, että osallistujat ovat hyvin valmistautuneita LLM-sovellusten rakentamiseen ja käyttöönottoon.

6. Suurten kielimallien hienosäätö – Coursera

Linkki: Hienosäätää suuria kielimalleja

Kuvaus: Hienosäätö on tekniikka, jonka avulla voit mukauttaa LLM:itä erityistarpeisiisi. Suorittamalla tämän kurssin ymmärrät, milloin hienosäätöä tulee soveltaa, tietojen valmistelua hienosäätöön ja kuinka voit kouluttaa LLM:täsi uuteen dataan ja arvioida sen suorituskykyä.

Kattava luettelo resursseista suurten kielimallien hallitsemiseen
Kuva luotu Leonardo.Ai:lla

1. Mitä ChatGPT tekee… ja miksi se toimii? – Steven Wolfram

Linkki: Mitä ChatGPT tekee… ja miksi se toimii?

Kuvaus: Tämän lyhyen kirjan on kirjoittanut Steven Wolfram, tunnettu tiedemies. Hän käsittelee ChatGPT:n perusnäkökohtia, sen alkuperää hermoverkoissa ja sen kehitystä muuntajissa, huomiomekanismeissa ja luonnollisen kielen käsittelyssä. Se on erinomaista luettavaa henkilölle, joka on kiinnostunut tutkimaan LLM:n ominaisuuksia ja rajoituksia.

2. Suurten kielimallien ymmärtäminen: Transformatiivinen lukulista – Sebastian Raschka

Linkki: Suurten kielimallien ymmärtäminen: muunneltava lukulista

Kuvaus: Se sisältää kokoelman tärkeitä tutkimuspapereita ja tarjoaa kronologisen lukulistan, alkaen varhaisista toistuvia hermoverkkoja (RNN) koskevista kirjoituksista vaikutusvaltaiseen BERT-malliin ja sen jälkeen. Se on korvaamaton resurssi tutkijoille ja alan ammattilaisille tutkiessaan NLP:n ja LLM:ien kehitystä.

3. Artikkelisarja: Suuret kielimallit – Jay Alammar

Linkki: Artikkelisarja: Suuret kielimallit

Kuvaus: Jay Alammarin blogit ovat tiedon aarrearkku jokaiselle, joka opiskelee suuria kielimalleja (LLM) ja muuntajia. Hänen bloginsa erottuvat ainutlaatuisella yhdistelmällä visualisointeja, intuitiivisia selityksiä ja kattavaa aiheen kattavuutta.

4. LLM-sovellusten rakentaminen tuotantoa varten – Chip Huyen

Linkki: LLM-sovellusten rakentaminen tuotantoa varten

Kuvaus: Tässä artikkelissa käsitellään LLM:ien tuotantoon liittyviä haasteita. Se tarjoaa näkemyksiä tehtävien koostettavuudesta ja esittelee lupaavia käyttötapauksia. Jokainen, joka on kiinnostunut käytännön LLM:istä, pitää sen todella arvokkaana.

Kattava luettelo resursseista suurten kielimallien hallitsemiseen
Kuva RealToughCandy.com Pexelsissä

1. Awesome-LLM (9k ⭐)

Linkki: Mahtavaa-LLM

Kuvaus: Se on kuratoitu kokoelma papereita, puitteita, työkaluja, kursseja, opetusohjelmia ja resursseja, jotka keskittyvät suuriin kielimalleihin (LLM) ja erityisesti ChatGPT:hen.

2. LLMsPracticalGuide (6.9k ⭐)

Linkki: Käytännön oppaat suurille kielimalleille

Kuvaus: Se auttaa harjoittajia navigoimaan LLM:ien laajassa maisemassa. Se perustuu kyselypaperiin, jonka otsikko on: OTK:n voiman hyödyntäminen käytännössä: kysely ChatGPT:stä ja muista ja tätä blogi.

3. LLMSurvey ( 6.1k ⭐ )

Linkki: LLMS-tutkimus

Kuvaus: Se on kokoelma tutkimuspapereita ja resursseja, jotka perustuvat paperiin, jonka otsikko on: Tutkimus suurista kielimalleista. Se sisältää myös kuvauksen GPT-sarjan mallien teknisestä kehityksestä sekä evoluutiokaavion LLaMA:n tutkimustyöstä.

4. Awesome Graph-LLM ( 637 ⭐ )

Linkki: Awesome-Graph-LLM

Kuvaus: Se on arvokas lähde ihmisille, jotka ovat kiinnostuneita graafipohjaisten tekniikoiden risteyksestä LLM:ien kanssa. se tarjoaa kokoelman tutkimuspapereita, tietojoukkoja, vertailuarvoja, tutkimuksia ja työkaluja, jotka perehtyvät tähän nousevaan alaan.

5. Mahtava Langchain (5.4k ⭐)

Linkki: mahtava-langchain

Kuvaus: LangChain on nopea ja tehokas kehys LLM-projekteille, ja tämä arkisto on keskus, jossa seurataan LangChainin ekosysteemiin liittyviä aloitteita ja projekteja.

"Täydellinen kysely ChatGPT:stä AIGC-aikakaudella” – Se on loistava lähtökohta LLM-aloittelijoille. Se kattaa kattavasti ChatGPT:n taustalla olevat tekniikat, sovellukset ja haasteet.
"Tutkimus suurista kielimalleista” – Se kattaa viimeaikaiset edistysaskeleet LLM-yrityksissä erityisesti neljän tärkeimmän näkökohdan osalta: esikoulutuksen, mukauttamisen virityksen, käytön ja kapasiteetin arvioinnin.
"Suurten kielimallien haasteet ja sovellukset” – Keskustelee LLM:n haasteista ja LLM:n onnistuneista sovellusalueista.
"Huomio on kaikki mitä tarvitset” – Transformers toimivat GPT:n ja muiden LLM-yritysten peruskivenä, ja tässä artikkelissa esitellään Transformer-arkkitehtuuri.
"Merkitty muuntaja” – Harvardin yliopiston resurssi, joka tarjoaa yksityiskohtaisen ja selostuksen Transformer-arkkitehtuurista, joka on olennainen monille LLM:ille.
"Kuvitettu muuntaja” – Visuaalinen opas, joka auttaa ymmärtämään Transformer-arkkitehtuuria syvällisesti ja tekee monimutkaisista käsitteistä helpommin saavutettavissa.
"BERT: Syväsuuntaisten muuntajien esikoulutus kielen ymmärtämistä varten” – Tämä artikkeli esittelee BERT:n, erittäin vaikutusvaltaisen LLM:n, joka asettaa uudet mittapuut lukuisille Natural Language Processing (NLP) -tehtäville.

Tässä artikkelissa olen koonnut laajan luettelon resursseista, jotka ovat välttämättömiä suurten kielimallien (LLM) hallitsemiseksi. Oppiminen on kuitenkin dynaaminen prosessi, ja tiedon jakaminen on sen ytimessä. Jos sinulla on mielessäsi muita resursseja, joiden pitäisi mielestäsi olla osa tätä kattavaa luetteloa, älä epäröi jakaa ne kommenttiosiossa. Avustuksesi voi olla korvaamaton muille heidän oppimismatkallaan luoden interaktiivisen ja yhteistyöhön perustuvan tilan tiedon rikastamiseen.

Kanwal Mehreen on tavoitteellinen ohjelmistokehittäjä, joka on kiinnostunut datatieteestä ja tekoälyn sovelluksista lääketieteessä. Kanwal valittiin APAC-alueen Google Generation Scholar 2022 -tutkijaksi. Kanwal rakastaa teknisen tiedon jakamista kirjoittamalla artikkeleita trendikkäistä aiheista ja on intohimoinen naisten edustuksen parantamiseen teknologiateollisuudessa.