רשימה מקיפה של משאבים לשליטה במודלים גדולים של שפה - KDnuggets

הועלה מחדש על ידי אפלטון

עוקב: 0

רשימה מקיפה של משאבים לשליטה במודלים גדולים של שפה
תמונה שנוצרה עם Leonardo.Ai

בנוף העצום הזה של בינה מלאכותית, צץ כוח מהפכני בדמות מודלים של שפה גדולה (LLMS). זו לא רק מילת באז אלא העתיד שלנו. היכולת שלהם להבין וליצור טקסט דמוי אדם הביאה אותם לאור הזרקורים וכעת זה הפך לאחד מתחומי המחקר החמים ביותר. תארו לעצמכם צ'טבוט שיכול להגיב אליכם כאילו אתם מדברים עם חבריכם או לדמיין מערכת יצירת תוכן שקשה להבחין בה אם היא נכתבה על ידי אדם או AI. אם דברים כאלה מסקרנים אותך ואתה רוצה לצלול עוד יותר אל לב ליבם של לימודי תואר שני, אז אתה במקום הנכון. אספתי רשימה מקיפה של משאבים, החל ממאמרים אינפורמטיביים, קורסים ומאגרי GitHub ועד למאמרי מחקר רלוונטיים שיכולים לעזור לך להבין אותם טוב יותר. בלי שום עיכוב נוסף, בואו נתחיל את המסע המדהים שלנו בעולם של LLMs.

רשימה מקיפה של משאבים לשליטה במודלים גדולים של שפה
תמונה על ידי פולינה טנקילביץ ' על פקסלס

1. התמחות בלמידה עמוקה - Coursera

קישור: התמחות למידה עמוקה

תיאור: למידה עמוקה מהווה את עמוד השדרה של לימודי LLM. קורס מקיף זה שמלמד אנדרו נג מכסה את הנושאים החיוניים של רשתות עצביות, את היסודות של ראיית מחשב ועיבוד שפה טבעית, וכיצד לבנות את פרויקטי למידת המכונה שלך.

2. Stanford CS224N: NLP with Deep Learning – YouTube

קישור: Stanford CS224N: NLP עם למידה עמוקה

תיאור: זהו מכרה זהב של ידע ומספק מבוא יסודי למחקר חדשני בלמידה עמוקה עבור NLP.

3. קורס רובוטריקים של HuggingFace - HuggingFace

קישור: קורס רובוטריקים של חיבוק פנים

תיאור: קורס זה מלמד את ה-NLP באמצעות ספריות מהמערכת האקולוגית של HuggingFace. הוא מכסה את העבודה הפנימית והשימוש בספריות הבאות מבית HuggingFace:

רוֹבּוֹטרִיקִים
אסימונים
מערכי נתונים
להאיץ

4. ChatGPT Prompt Engineering למפתחים – Coursera

קישור: קורס הנדסה מהירה של ChatGPT

תיאור: ChatGPT הוא LLM פופולרי וקורס זה חולק את השיטות המומלצות ואת העקרונות החיוניים לכתיבת הנחיות אפקטיביות ליצירת תגובה טובה יותר.

רשימה מקיפה של משאבים לשליטה במודלים גדולים של שפה
תמונה שנוצרה עם Leonardo.Ai

1. אוניברסיטת LLM – קוהר

קישור: אוניברסיטת LLM

תיאור: Cohere מציע קורס מיוחד ללימודי תואר שני בלימודי תואר שני. המסלול הרציף שלהם, המכסה את ההיבטים התיאורטיים של NLP, LLMs והארכיטקטורה שלהם בפירוט, מכוון למתחילים. הדרך הלא-רציפה שלהם מיועדת לאנשים מנוסים המעוניינים יותר ביישומים מעשיים ובמקרי שימוש של המודלים העוצמתיים הללו ולא בעבודה הפנימית שלהם.

2. Stanford CS324: Large Language Models – אתר סטנפורד

קישור: Stanford CS324: דגמי שפה גדולים

תיאור: קורס זה צולל עמוק יותר לתוך המורכבויות של המודלים הללו. תוכלו לחקור את היסודות, התיאוריה, האתיקה וההיבטים המעשיים של מודלים אלה תוך כדי ניסיון מעשי.

3. Princeton COS597G: הבנת מודלים של שפה גדולה – אתר פרינסטון

קישור: הבנת מודלים של שפה גדולה

תיאור: זהו קורס לתואר שני המציע תכנית לימודים מקיפה, מה שהופך אותו לבחירה מצוינת ללמידה מעמיקה. תוכלו לחקור את היסודות הטכניים, היכולות והמגבלות של דגמים כמו BERT, GPT, T5, דגמי תערובת של מומחים, מודלים מבוססי אחזור וכו'.

4. ETH ציריך: מודלים של שפה גדולה (LLMs) - RycoLab

קישור: ETH ציריך: דגמי שפה גדולים

תיאור: קורס זה מעוצב לאחרונה מציע חקר מקיף של לימודי LLM. צלול ליסודות הסתברותיים, מודלים של רשתות עצביות, תהליכי הדרכה, טכניקות קנה מידה ודיונים קריטיים על אבטחה ושימוש לרעה פוטנציאלי.

5. Full Stack LLM Bootcamp – The Full Stack

קישור: Full Stack LLM Bootcamp

תיאור: מחנה האתחול של Full Stack LLM הוא קורס רלוונטי לתעשייה המכסה נושאים כמו טכניקות הנדסה מיידיות, יסודות LLM, אסטרטגיות פריסה ועיצוב ממשק משתמש, מה שמבטיח שהמשתתפים מוכנים היטב לבנות ולפרוס יישומי LLM.

6. כוונון עדין דגמי שפה גדולים - Coursera

קישור: כוונון עדין של דגמי שפה גדולים

תיאור: Fine Tuning היא הטכניקה המאפשרת לך להתאים את LLMs לצרכים הספציפיים שלך. על ידי השלמת קורס זה, תבין מתי ליישם כוונון עדין, הכנת נתונים לכוונון עדין וכיצד לאמן את ה-LLM שלך על נתונים חדשים ולהעריך את הביצועים שלהם.

רשימה מקיפה של משאבים לשליטה במודלים גדולים של שפה
תמונה שנוצרה עם Leonardo.Ai

1. מה ChatGPT עושה ... ולמה זה עובד? – סטיבן וולפרם

קישור: מה ChatGPT עושה ... ומדוע זה עובד?

תיאור: ספר קצר זה נכתב על ידי סטיבן וולפרם, מדען בעל שם. הוא דן בהיבטים הבסיסיים של ChatGPT, מקורותיו ברשתות עצביות ובהתקדמותו בשנאים, מנגנוני קשב ועיבוד שפה טבעית. זוהי קריאה מצוינת למי שמעוניין לחקור את היכולות והמגבלות של LLMs.

2. הבנת מודלים של שפה גדולה: רשימת קריאה טרנספורמטיבית – סבסטיאן רשקה

קישור: הבנת מודלים של שפות גדולות: רשימת קריאה טרנספורמטיבית

תיאור: הוא מכיל אוסף של מאמרי מחקר חשובים ומספק רשימת קריאה כרונולוגית, החל ממאמרים מוקדמים על רשתות עצביות חוזרות (RNNs) ועד למודל BERT המשפיע והלאה. זהו משאב רב ערך עבור חוקרים ומתרגלים ללמוד את האבולוציה של NLP ו-LLMs.

3. סדרת מאמרים: דגמי שפה גדולים – ג'יי אלמר

קישור: סדרת מאמרים: דגמי שפה גדולים

תיאור: הבלוגים של ג'יי אלמר הם אוצר של ידע לכל מי שלומד מודלים של שפות גדולות (LLMs) ושנאים. הבלוגים שלו בולטים בשילוב הייחודי של הדמיות, הסברים אינטואיטיביים וסיקור מקיף של הנושא.

4. בניית אפליקציות LLM לייצור – Chip Huyen

קישור: בניית אפליקציות LLM לייצור

תיאור: במאמר זה נדונים האתגרים של ייצור LLMs. הוא מציע תובנות לגבי יכולת הרכבת המשימות ומציג מקרי שימוש מבטיחים. כל מי שמתעניין בלימודי LLM מעשיים ימצא את זה באמת בעל ערך.

רשימה מקיפה של משאבים לשליטה במודלים גדולים של שפה
תמונה על ידי RealToughCandy.com על פקסלס

1. Awesome-LLM ( 9k ⭐ )

קישור: מדהים-LLM

תיאור: זהו אוסף מאמרים, מסגרות, כלים, קורסים, הדרכות ומשאבים המתמקדים במודלים של שפה גדולה (LLMs), עם דגש מיוחד על ChatGPT.

2. LLMsPracticalGuide (6.9k ⭐)

קישור: המדריכים המעשיים למודלים של שפות גדולות

תיאור: זה עוזר למתרגלים לנווט בנוף הנרחב של LLMs. זה מבוסס על נייר הסקר שכותרתו: ניצול הכוח של לימודי תואר שני בתרגול: סקר על ChatGPT ומעבר לכך ו זֶה בלוג.

3. LLMSurvey (6.1k ⭐)

קישור: LLMSurvey

תיאור: זהו אוסף של מאמרי סקר ומשאבים המבוססים על המאמר שכותרתו: סקר של מודלים שפה גדולים. הוא מכיל גם המחשה של האבולוציה הטכנית של דגמים מסדרת GPT וכן גרף אבולוציוני של עבודת המחקר שבוצעה על LLaMA.

4. Awesome Graph-LLM ( 637 ⭐ )

קישור: Awesome-Graph-LLM

תיאור: זהו מקור חשוב עבור אנשים המעוניינים בהצטלבות של טכניקות מבוססות גרפים עם LLMs. הוא מספק אוסף של מאמרי מחקר, מערכי נתונים, אמות מידה, סקרים וכלים שמתעמקים בתחום מתפתח זה.

5. Awesome Langchain (5.4k ⭐)

קישור: מדהים-langchain

תיאור: LangChain היא המסגרת המהירה והיעילה לפרויקטים של LLM ומאגר זה הוא המרכז למעקב אחר יוזמות ופרויקטים הקשורים לאקוסיסטם של LangChain.

"סקר מלא על ChatGPT בעידן AIGC” – זוהי נקודת התחלה מצוינת למתחילים בלימודי תואר שני. זה מכסה באופן מקיף את הטכנולוגיה, היישומים והאתגרים הבסיסיים של ChatGPT.
"סקר של מודלים שפה גדולים" - הוא מכסה את ההתקדמות האחרונה בלימודי LLM במיוחד בארבעת ההיבטים העיקריים של אימון מקדים, כוונון הסתגלות, ניצול והערכת קיבולת.
"אתגרים ויישומים של מודלים של שפה גדולה" - דן באתגרים של לימודי תואר שני ותחומי היישום המוצלחים של לימודי תואר שני.
"תשומת הלב היא כל מה שאתה צריך" - רובוטריקים משמשים כאבן היסוד ל-GPT ו-LLMs אחרים ומאמר זה מציג את ארכיטקטורת הרובוטריקים.
"השנאי המבואר” – משאב מאוניברסיטת הרווארד המספק הסבר מפורט ומוער על ארכיטקטורת ה-Transformer, שהיא הבסיסית ללימודי LLM רבים.
"השנאי המאויר” – מדריך חזותי שעוזר לך להבין את ארכיטקטורת הרובוטריק לעומק, מה שהופך מושגים מורכבים לנגישים יותר.
"BERT: הכשרה מקדימה של רובוטריקים דו כיווניים עמוקים להבנת שפה" - מאמר זה מציג את BERT, לימודי LLM רב השפעה, שקובע אמות מידה חדשות עבור משימות רבות של עיבוד שפה טבעית (NLP).

במאמר זה, אצרתי רשימה נרחבת של משאבים חיוניים לשליטה במודלים של שפה גדולה (LLM). עם זאת, למידה היא תהליך דינמי, ושיתוף הידע הוא בליבו. אם יש לך משאבים נוספים בראש שאתה מאמין שצריך להיות חלק מרשימה מקיפה זו, אנא אל תהסס לשתף אותם בקטע ההערות. התרומות שלך עשויות להיות חשובות עבור אחרים במסע הלמידה שלהם, וליצור מרחב אינטראקטיבי ושיתופי להעשרת ידע.

קנוול מהרין הוא מפתח תוכנה שואף עם עניין רב במדעי הנתונים ויישומי בינה מלאכותית ברפואה. Kanwal נבחרה כ-Google Generation Scholar 2022 עבור אזור APAC. Kanwal אוהבת לחלוק ידע טכני על ידי כתיבת מאמרים בנושאים מגמתיים, ונלהבת לשפר את הייצוג של נשים בתעשיית הטכנולוגיה.