Un elenco completo di risorse per padroneggiare modelli linguistici di grandi dimensioni - KDnuggets

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Un elenco completo di risorse per padroneggiare modelli linguistici di grandi dimensioni
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In questo vasto panorama dell’intelligenza artificiale, una forza rivoluzionaria è emersa sotto forma di Large Language Models (LLMS). Non è solo una parola d’ordine, ma il nostro futuro. La loro capacità di comprendere e generare testi simili a quelli umani li ha portati sotto i riflettori e ora è diventata una delle aree di ricerca più calde. Immagina un chatbot che possa risponderti come se stessi parlando con i tuoi amici o immagina un sistema di generazione di contenuti in cui diventa difficile distinguere se sia scritto da un essere umano o da un'intelligenza artificiale. Se cose come queste ti incuriosiscono e vuoi addentrarti ulteriormente nel cuore degli LLM, allora sei nel posto giusto. Ho raccolto un elenco completo di risorse che vanno da articoli informativi, corsi e repository GitHub a documenti di ricerca pertinenti che possono aiutarti a comprenderli meglio. Senza ulteriori indugi, diamo il via al nostro fantastico viaggio nel mondo dei LLM.

Un elenco completo di risorse per padroneggiare modelli linguistici di grandi dimensioni
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1. Specializzazione nel deep learning – Coursera

link: Specializzazione di apprendimento profondo

Descrizione: L'apprendimento profondo costituisce la spina dorsale degli LLM. Questo corso completo tenuto da Andrew Ng copre gli argomenti essenziali delle reti neurali, le basi della visione artificiale e dell'elaborazione del linguaggio naturale e come strutturare i tuoi progetti di apprendimento automatico.

2. Stanford CS224N: PNL con Deep Learning - YouTube

link: Stanford CS224N: PNL con Deep Learning

Descrizione: È una miniera d'oro di conoscenza e fornisce un'introduzione approfondita alla ricerca all'avanguardia nel deep learning per la PNL.

3. Corso sui trasformatori di HuggingFace – HuggingFace

link: Corso sui Transformers di HuggingFace

Descrizione: Questo corso insegna la PNL utilizzando le librerie dell'ecosistema HuggingFace. Copre il funzionamento interno e l'utilizzo delle seguenti librerie di HuggingFace:

Trasformatori
tokenizers
Dataset
Accelerare

4. ChatGPT Prompt Engineering per sviluppatori - Coursera

link: Corso di ingegneria rapida ChatGPT

Descrizione: ChatGPT è un LLM popolare e questo corso condivide le migliori pratiche e i principi essenziali per scrivere suggerimenti efficaci per una migliore generazione di risposte.

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1. Università LLM – Coerenza

link: Università LLM

Descrizione: Cohere offre un corso specializzato per padroneggiare i LLM. Il loro percorso sequenziale, che copre in dettaglio gli aspetti teorici della PNL, dei LLM e della loro architettura, è rivolto ai principianti. Il loro percorso non sequenziale è rivolto a individui esperti interessati più alle applicazioni pratiche e ai casi d'uso di questi potenti modelli piuttosto che al loro funzionamento interno.

2. Stanford CS324: modelli linguistici di grandi dimensioni - Sito di Stanford

link: Stanford CS324: modelli linguistici di grandi dimensioni

Descrizione: Questo corso approfondisce le complessità di questi modelli. Esplorerai i fondamenti, la teoria, l'etica e gli aspetti pratici di questi modelli, acquisendo allo stesso tempo una certa esperienza pratica.

3. Princeton COS597G: comprensione dei modelli linguistici di grandi dimensioni – Sito di Princeton

link: Comprensione dei modelli linguistici di grandi dimensioni

Descrizione: È un corso di livello universitario che offre un curriculum completo, rendendolo una scelta eccellente per un apprendimento approfondito. Esplorerai le basi tecniche, le capacità e i limiti di modelli come BERT, GPT, modelli T5, modelli misti di esperti, modelli basati sul recupero, ecc.

4. ETH Zurigo: Large Language Models (LLM) – RycoLab

link: ETH Zurigo: grandi modelli linguistici

Descrizione: Questo corso di nuova concezione offre un'esplorazione completa dei LLM. Immergiti nei fondamenti probabilistici, nella modellazione delle reti neurali, nei processi di formazione, nelle tecniche di dimensionamento e nelle discussioni critiche sulla sicurezza e sul potenziale uso improprio.

5. Bootcamp LLM Full Stack: lo stack completo

link: Bootcamp LLM a stack completo

Descrizione: Il Boot Camp Full Stack LLM è un corso rilevante per il settore che copre argomenti quali tecniche di prompt engineering, fondamenti LLM, strategie di distribuzione e progettazione dell'interfaccia utente, garantendo che i partecipanti siano ben preparati per creare e distribuire applicazioni LLM.

6. Messa a punto di modelli linguistici di grandi dimensioni – Coursera

link: Messa a punto di modelli linguistici di grandi dimensioni

Descrizione: Il Fine Tuning è la tecnica che ti consente di adattare i LLM alle tue esigenze specifiche. Completando questo corso, capirai quando applicare il perfezionamento, la preparazione dei dati per il perfezionamento e come addestrare il tuo LLM su nuovi dati e valutarne le prestazioni.

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1. Cosa fa ChatGPT... e perché funziona? – Steven Wolfram

link: Cosa fa ChatGPT... e perché funziona?

Descrizione: Questo breve libro è scritto da Steven Wolfram, un famoso scienziato. Discute gli aspetti fondamentali di ChatGPT, le sue origini nelle reti neurali e i suoi progressi nei trasformatori, nei meccanismi di attenzione e nell'elaborazione del linguaggio naturale. È una lettura eccellente per chi è interessato a esplorare le capacità e i limiti dei LLM.

2. Comprendere i modelli linguistici di grandi dimensioni: una lista di letture trasformative – Sebastian Raschka

link: Comprendere i modelli linguistici di grandi dimensioni: un elenco di letture trasformative

Descrizione: Contiene una raccolta di importanti articoli di ricerca e fornisce un elenco cronologico di letture, a partire dai primi articoli sulle reti neurali ricorrenti (RNN) fino all'influente modello BERT e oltre. È una risorsa inestimabile per ricercatori e professionisti per studiare l'evoluzione della PNL e degli LLM.

3. Serie di articoli: modelli linguistici di grandi dimensioni – Jay Alammar

link: Serie di articoli: modelli linguistici di grandi dimensioni

Descrizione: I blog di Jay Alammar sono un tesoro di conoscenze per chiunque studi i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e i trasformatori. I suoi blog si distinguono per la loro miscela unica di visualizzazioni, spiegazioni intuitive e copertura completa dell'argomento.

4. Creazione di applicazioni LLM per la produzione - Chip Huyen

link: Creazione di applicazioni LLM per la produzione

Descrizione: In questo articolo vengono discusse le sfide legate alla produzione di LLM. Offre approfondimenti sulla componibilità delle attività e mostra casi d'uso promettenti. Chiunque sia interessato ai LLM pratici lo troverà davvero prezioso.

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1. Fantastico-LLM ( 9k ⭐ )

link: Fantastico-LLM

Descrizione: Si tratta di una raccolta curata di documenti, framework, strumenti, corsi, tutorial e risorse incentrati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), con particolare enfasi su ChatGPT.

2. Guida pratica ai LLM ( 6.9k ⭐ )

link: Le guide pratiche per modelli linguistici di grandi dimensioni

Descrizione: Aiuta i professionisti a navigare nel vasto panorama degli LLM. Si basa sul documento di indagine intitolato: Sfruttare la potenza dei LLM nella pratica: un sondaggio su ChatGPT e oltre ed questo blog.

3. Sondaggio LLM ( 6.1k ⭐ )

link: LLM Survey

Descrizione: Si tratta di una raccolta di documenti di indagine e risorse basati sul documento intitolato: Un'indagine sui modelli linguistici di grandi dimensioni. Contiene inoltre un'illustrazione dell'evoluzione tecnica dei modelli della serie GPT nonché un grafico evolutivo del lavoro di ricerca condotto su LLaMA.

4. Fantastico Graph-LLM ( 637 ⭐ )

link: Awesome-Graph-LLM

Descrizione: È una fonte preziosa per le persone interessate all'intersezione delle tecniche basate su grafici con i LLM. fornisce una raccolta di documenti di ricerca, set di dati, parametri di riferimento, sondaggi e strumenti che approfondiscono questo campo emergente.

5. Fantastico Langchain (5.4k ⭐)

link: fantastico-langchain

Descrizione: LangChain è il framework veloce ed efficiente per i progetti LLM e questo repository è l'hub per tenere traccia di iniziative e progetti relativi all'ecosistema LangChain.

"Un sondaggio completo su ChatGPT nell'era AIGC” – È un ottimo punto di partenza per i principianti nei LLM. Copre in modo completo la tecnologia, le applicazioni e le sfide sottostanti di ChatGPT.
"Un'indagine sui modelli linguistici di grandi dimensioni" - Copre i recenti progressi negli LLM in particolare nei quattro aspetti principali della pre-formazione, messa a punto dell'adattamento, utilizzo e valutazione della capacità.
"Sfide e applicazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni" - Discute le sfide dei LLM e le aree di applicazione di successo dei LLM.
"L'attenzione è tutto ciò che serve” – I Transformer fungono da base per GPT e altri LLM e questo documento introduce l'architettura Transformer.
"Il trasformatore annotato” – Una risorsa dell'Università di Harvard che fornisce una spiegazione dettagliata e commentata dell'architettura Transformer, fondamentale per molti LLM.
"Il trasformatore illustrato” – Una guida visiva che aiuta a comprendere in profondità l'architettura di Transformer, rendendo più accessibili concetti complessi.
"BERT: Pre-training di trasformatori bidirezionali profondi per la comprensione del linguaggio” – Questo articolo introduce BERT, un LLM molto influente che stabilisce nuovi parametri di riferimento per numerose attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

In questo articolo, ho curato un ampio elenco di risorse essenziali per padroneggiare i Large Language Models (LLM). Tuttavia, l’apprendimento è un processo dinamico e il suo fulcro è la condivisione delle conoscenze. Se hai in mente ulteriori risorse che ritieni debbano far parte di questo elenco completo, non esitare a condividerle nella sezione commenti. I tuoi contributi potrebbero essere preziosi per gli altri nel loro percorso di apprendimento, creando uno spazio interattivo e collaborativo per l'arricchimento della conoscenza.

Kanwal Mehreen è un aspirante sviluppatore di software con un vivo interesse per la scienza dei dati e le applicazioni dell'IA in medicina. Kanwal è stato selezionato come Google Generation Scholar 2022 per la regione APAC. Kanwal ama condividere le conoscenze tecniche scrivendo articoli su argomenti di tendenza ed è appassionata di migliorare la rappresentanza delle donne nell'industria tecnologica.