A nagy nyelvi modellek elsajátításához szükséges források átfogó listája - KDnuggets

Újra kiadta Platón

Követő: 0

A nagy nyelvi modellek elsajátításához szükséges források átfogó listája
A kép Leonardo.Ai segítségével készült

A mesterséges intelligencia ezen hatalmas vidékén forradalmi erő jelent meg a Large Language Models (LLMS) formájában. Ez nem csak egy divatszó, hanem a jövőnk is. Az emberszerű szöveg megértésére és generálására való képességük a reflektorfénybe emelte őket, és mára a kutatás egyik legforróbb területévé vált. Képzelj el egy chatbotot, amely úgy válaszolhat neked, mintha a barátaiddal beszélgetne, vagy olyan tartalomgeneráló rendszert képzelne el, amelyről nehéz lesz megkülönböztetni, hogy ember vagy mesterséges intelligencia írta-e. Ha az ehhez hasonló dolgok felkeltik az érdeklődésed, és szeretnél mélyebbre merülni az LLM-ek szívében, akkor jó helyen jársz. Összegyűjtöttem egy átfogó listát azokról a forrásokról, amelyek az informatív cikkektől, tanfolyamoktól és GitHub-táraktól a releváns kutatási cikkekig terjednek, amelyek segíthetnek jobban megérteni őket. Minden további késedelem nélkül indítsuk el csodálatos utazásunkat az LLM-ek világában.

A nagy nyelvi modellek elsajátításához szükséges források átfogó listája
Kép Polina Tankilevics a Pexels-en

1. Mélytanulási specializáció – Coursera

Link: Mély tanulási specializáció

Leírás: A mély tanulás képezi az LLM-ek gerincét. Ez az Andrew Ng által tartott átfogó kurzus a neurális hálózatok alapvető témáit, a számítógépes látás és a természetes nyelvi feldolgozás alapjait, valamint a gépi tanulási projektek felépítését tárgyalja.

2. Stanford CS224N: NLP mély tanulással – YouTube

Link: Stanford CS224N: NLP mély tanulással

Leírás: Ez a tudás aranybánya, és alapos bevezetést nyújt az NLP mélytanulása terén folyó legmodernebb kutatásokba.

3. HuggingFace Transformers tanfolyam – HuggingFace

Link: HuggingFace Transformers tanfolyam

Leírás: Ez a tanfolyam az NLP-t tanítja a HuggingFace ökoszisztéma könyvtárainak felhasználásával. Lefedi a HuggingFace következő könyvtárainak belső működését és használatát:

transzformerek
Tokenizátorok
Datasets
Gyorsul

4. ChatGPT Prompt Engineering fejlesztőknek – Coursera

Link: ChatGPT azonnali mérnöki tanfolyam

Leírás: A ChatGPT egy népszerű LLM, és ez a kurzus megosztja a bevált gyakorlatokat és az alapvető elveket a hatékonyabb válaszadás érdekében.

A nagy nyelvi modellek elsajátításához szükséges források átfogó listája
A kép Leonardo.Ai segítségével készült

1. LLM Egyetem – Cohere

Link: LLM Egyetem

Leírás: A Cohere speciális tanfolyamot kínál az LLM-ek elsajátításához. Az NLP elméleti vonatkozásait, az LLM-eket és azok architektúráját részletesen lefedő szekvenciális pályájuk a kezdőket célozza meg. Nem szekvenciális útjuk azoknak a tapasztalt egyéneknek szól, akiket inkább ezeknek a hatékony modelleknek a gyakorlati alkalmazásai és használati esetei érdekelnek, nem pedig a belső működésük.

2. Stanford CS324: Nagy nyelvi modellek – Stanford webhely

Link: Stanford CS324: Nagy nyelvű modellek

Leírás: Ez a tanfolyam mélyebbre merül ezeknek a modelleknek a bonyolultságában. Felfedezi e modellek alapjait, elméletét, etikáját és gyakorlati vonatkozásait, miközben gyakorlati tapasztalatokat is szerez.

3. Princeton COS597G: A nagy nyelvi modellek megértése – Princetoni webhely

Link: A nagy nyelvi modellek megértése

Leírás: Ez egy posztgraduális kurzus, amely átfogó tantervet kínál, így kiváló választás az elmélyült tanuláshoz. Felfedezi az olyan modellek műszaki alapjait, képességeit és korlátait, mint a BERT, GPT, T5 modellek, szakértői vegyes modellek, visszakeresésen alapuló modellek stb.

4. ETH Zurich: Nagy nyelvi modellek (LLM) – RycoLab

Link: ETH Zürich: Nagy nyelvi modellek

Leírás: Ez az újonnan megtervezett kurzus az LLM-ek átfogó feltárását kínálja. Merüljön el a valószínűségi alapokon, a neurális hálózatok modellezésén, a képzési folyamatokon, a skálázási technikákon, valamint a biztonságról és az esetleges visszaélésekről szóló kritikus vitákban.

5. Full Stack LLM Bootcamp – A Full Stack

Link: Full Stack LLM Bootcamp

Leírás: A Full Stack LLM indítótábor egy iparág szempontjából releváns kurzus, amely olyan témákat fed le, mint a gyors mérnöki technikák, az LLM alapjai, a telepítési stratégiák és a felhasználói felület kialakítása, biztosítva, hogy a résztvevők jól felkészüljenek az LLM-alkalmazások létrehozására és üzembe helyezésére.

6. Nagy nyelvi modellek finomhangolása – Coursera

Link: Nagy nyelvű modellek finomhangolása

Leírás: A Finom Tuning az a technika, amely lehetővé teszi, hogy az LLM-eket az Ön egyedi igényeihez igazítsa. A tanfolyam elvégzésével megértheti, mikor kell finomhangolást alkalmazni, az adatok finomhangolásra való előkészítését, és hogyan képezheti LLM-jét az új adatokra, és hogyan értékelheti a teljesítményét.

A nagy nyelvi modellek elsajátításához szükséges források átfogó listája
A kép Leonardo.Ai segítségével készült

1. Mit csinál a ChatGPT… és miért működik? – Steven Wolfram

Link: Mit csinál a ChatGPT… és miért működik?

Leírás: Ezt a rövid könyvet Steven Wolfram, egy neves tudós írta. Megvitatja a ChatGPT alapvető szempontjait, a neurális hálókban való eredetét, valamint a transzformátorok, figyelemmechanizmusok és a természetes nyelvi feldolgozás terén elért fejlődését. Kiváló olvasmány azoknak, akik érdeklődnek az LLM-ek képességeinek és korlátainak feltárása iránt.

2. A nagy nyelvi modellek megértése: Transzformatív olvasási lista – Sebastian Raschka

Link: A nagy nyelvi modellek megértése: Transzformatív olvasmánylista

Leírás: Fontos kutatási cikkek gyűjteményét tartalmazza, és kronologikus olvasmánylistát ad, kezdve a visszatérő neurális hálózatokkal (RNN) kapcsolatos korai cikkektől a befolyásos BERT-modellig és azon túl. Felbecsülhetetlen értékű forrás a kutatók és gyakorlati szakemberek számára az NLP és az LLM-ek fejlődésének tanulmányozásához.

3. Cikksorozat: Nagy nyelvi modellek – Jay Alammar

Link: Cikksorozat: Nagy nyelvű modellek

Leírás: Jay Alammar blogjai tudáskincs tárháza bárki számára, aki nagy nyelvi modelleket (LLM) és transzformátorokat tanul. Blogjai kitűnnek a vizualizációk, az intuitív magyarázatok és a téma átfogó lefedettségének egyedülálló keverékével.

4. LLM-alkalmazások gyártása gyártáshoz – Chip Huyen

Link: LLM-alkalmazások készítése gyártáshoz

Leírás: Ebben a cikkben az LLM-ek gyártása során felmerülő kihívásokat tárgyaljuk. Betekintést nyújt a feladatok összeállításába, és ígéretes használati eseteket mutat be. Akit érdekelnek a gyakorlati LLM-ek, az igazán értékesnek találja.

A nagy nyelvi modellek elsajátításához szükséges források átfogó listája
Kép RealToughCandy.com a Pexels-en

1. Awesome-LLM (9k ⭐)

Link: Félelmetes-LLM

Leírás: Ez papírok, keretrendszerek, eszközök, kurzusok, oktatóanyagok és források válogatott gyűjteménye a nagy nyelvi modellekre (LLM) összpontosítva, különös tekintettel a ChatGPT-re.

2. LLMsPracticalGuide (6.9k ⭐)

Link: Gyakorlati útmutatók nagy nyelvi modellekhez

Leírás: Segít a szakembereknek eligazodni az LLM-ek kiterjedt táján. Az alábbi felmérési anyagon alapul: Az LLM-ek erejének hasznosítása a gyakorlatban: Felmérés a ChatGPT-ről és azon túl és a ezt blog.

3. LLMSurvey (6.1k ⭐)

Link: LLMSurvey

Leírás: Ez egy felmérési dokumentumok és források gyűjteménye a következő cikk alapján: Nagy nyelvi modellek felmérése. Tartalmaz továbbá egy illusztrációt a GPT-sorozatú modellek technikai fejlődéséről, valamint egy evolúciós grafikont a LLaMA-n végzett kutatásokról.

4. Awesome Graph-LLM ( 637 ⭐ )

Link: Awesome-Graph-LLM

Leírás: Értékes forrás azoknak, akik érdeklődnek a gráfalapú technikák és az LLM-ek metszéspontja iránt. olyan kutatási dokumentumok, adatkészletek, benchmarkok, felmérések és eszközök gyűjteményét kínálja, amelyek e feltörekvő területre hatnak.

5. Awesome Langchain (5.4k ⭐)

Link: félelmetes-langchain

Leírás: A LangChain az LLM projektek gyors és hatékony kerete, és ez a tárhely a LangChain ökoszisztémájához kapcsolódó kezdeményezések és projektek nyomon követésének központja.

"Egy teljes felmérés a ChatGPT-ről az AIGC-korszakban” – Remek kiindulópont az LLM-ekben kezdőknek. Átfogóan lefedi a ChatGPT mögöttes technológiáját, alkalmazásait és kihívásait.
"Nagy nyelvi modellek felmérése” – Lefedi az LLM-ek közelmúltbeli fejlődését, kifejezetten az előképzés, az alkalmazkodási hangolás, a kihasználtság és a kapacitásértékelés négy fő aspektusában.
"A nagy nyelvi modellek kihívásai és alkalmazásai” – Tárgyalja az LLM-ek kihívásait és az LLM-ek sikeres alkalmazási területeit.
"Csak a figyelem kell” – A transzformátorok a GPT és más LLM-ek alapköveként szolgálnak, és ez a cikk bemutatja a Transformer architektúrát.
"A jegyzetekkel ellátott transzformátor” – A Harvard Egyetem forrása, amely részletes és megjegyzésekkel ellátott magyarázatot ad a Transformer architektúráról, amely sok LLM számára alapvető.
"Az illusztrált transzformátor” – Vizuális útmutató, amely segít mélyrehatóan megérteni a Transformer architektúrát, könnyebben hozzáférhetővé téve az összetett fogalmakat.
"BERT: Mély kétirányú transzformátorok előképzése a nyelv megértéséhez” – Ez a cikk bemutatja a BERT-et, egy rendkívül befolyásos LLM-et, amely számos természetes nyelvi feldolgozási (NLP) feladathoz új mércét állít fel.

Ebben a cikkben a Large Language Models (LLM) elsajátításához nélkülözhetetlen források széles listáját gyűjtöttem össze. A tanulás azonban dinamikus folyamat, amelynek középpontjában a tudásmegosztás áll. Ha további forrásokra gondol, amelyekről úgy gondolja, hogy ennek az átfogó listának a részét kellene képezniük, kérjük, ne habozzon megosztani őket a megjegyzés rovatban. Hozzájárulása felbecsülhetetlen értékű lehet mások számára a tanulási útjukon, interaktív és együttműködési teret teremtve a tudás gazdagításához.

Kanwal Mehreen törekvő szoftverfejlesztő, akit élénken érdekel az adattudomány és a mesterséges intelligencia alkalmazása az orvostudományban. Kanwalt választották a Google Generation Scholar 2022-nek az APAC régióban. Kanwal szereti megosztani a műszaki ismereteket azzal, hogy cikkeket ír felkapott témákról, és szenvedélyesen törekszik a nők képviseletének javítására a technológiai iparban.