生成 AI リソースの究極のリスト

概要

ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) の台頭は革命的であり、テクノロジーとの対話方法に新時代の火付け役となっています。 ChatGPT に代表されるこれらの洗練されたモデルは、デジタル プラットフォームとの関わり方を再定義しました。考えてみてください – ChatGPT などのツールを使って簡単に電子メールを作成したり、生成 AI を利用して素晴らしい画像を通じて想像力を現実化したことがどれくらいありますか? Generative AI テクノロジーのこの絶え間ない進化は、単なる科学の進歩ではありません。それは無限のクリエイティブな可能性への入り口であり、息を呑むようなペースで私たちのデジタル環境を再構築します。しかし、この急速な進歩の渦の中には顕著なギャップがあります。私たちは生成 AI の成果に驚嘆しますが、その基礎と実際の応用については、多くの人にとって依然として理解が難しいままです。ここでこのブログが介入します。ソリューションの紹介 - Generative AI Resources。

この最先端の知識を身につけるために、トップのジェネレーティブ AI コースの順序付きリストを細心の注意を払って編集しました。これは単なるリストではありません。これは、これらの素晴らしいツールの背後にある魔法を解明するためのロードマップです。好奇心旺盛な学習者、意欲的な AI 愛好家、またはスキルセットの向上を目指す専門家であっても、これらのコースは知識への渇望に応えます。

あなたのための生成 AI リソースのリスト

ステップ 1: Generative AI の使用を開始するにはどうすればよいですか?

Generative AI の初心者の場合は、このコースから始めてください。 誰もが利用できる生成 AI。この生成 AI コースでは、生成 AI の仕組み、一般的な使用例、機能について学びます。また、効果的なプロンプトを構築する方法や、このテクノロジーが個人、企業、社会にもたらす潜在的な機会とリスクを理解する方法も学びます。

さて、次に学ぶべきことは、ChatGPT、Midjourney などの人気のある生成 AI ツールの使用方法です。このコースでは、 生成 AI ツール、まさにそれを学ぶことができます。生成 AI の基本を理解し、テキスト生成と画像生成のための最も人気のあるツールについて学び、画像編集、電子メールの作成、ビジュアル コンテンツの作成などのさまざまなアプリケーションでの使用方法も学びます。

追加の生成 AI リソース

• カルパシー著「GPT の状態」: ここで見る
• 初心者向けの生成 AI への優しい入門: ここで読む

ステップ 2: プロンプト エンジニアリングについてどこで学ぶことができますか?

Generative AI について学習したら、次のステップはこのテクノロジーを試して、その可能性に夢中になることです。そのための最良の方法は、ChatGPT をいじることです。しかし、ChatGPT を最大限に活用するには、プロンプト エンジニアリングについて学ぶ必要があることをご存知ですか?さて、それは何ですか？とあなたは尋ねます。これは、LLM と対話して望ましい結果を得る方法です。

それを学ぶには、これから始めることができます によるコース プロンプトエンジニアリングに関するコードアカデミー。これで基本的なことから始められます。詳細について知りたい場合は、このガイドを強くお勧めします。 プロンプトエンジニアリング、これはコースに劣りません。これは広範なガイドですが、よく構成されており、ゼロショット学習、少数ショット学習、思考連鎖学習などのトピックを含むプロンプト エンジニアリングを網羅的にカバーしています。また、あらゆるユースケースを効果的に解決する優れたプロンプトをデザインするための一般的なヒントも説明します。

追加の生成 AI リソース

ステップ 3: LLM についてどのように学びますか?

OpenAI による標準インターフェイスを使用して ChatGPT と対話したので、次は ChatGPT API を利用して独自のシステムの設計に進みます。そのために、このコースで次のことを検討できます。 ChatGPT API を使用したシステムの構築 DeepLearning.ai による。ここでは、複雑なタスクを小さなタスクに分割し、プロンプトを使用して解決する方法を学びます。ここでは、特定のタスクに ChatGPT などの強力なツールを利用する方法を示します。

それが完了したら、このコースで LangChain フレームワークを使用して最初の LLM ベースのアプリケーションを構築できます。 LLM アプリケーション開発のための LangChain。 LangChain は、ChatGPT に限定されない LLM を利用したアプリケーションを開発するためのオープンソース フレームワークです。 LLM をデータに接続し、カスタマイズ、精度、関連性のためのツールを提供することで、コンテキスト認識型アプリケーションの作成を可能にします。このコースでは、LangChain を使用して LLM アプリケーションを構築する方法を学び、パーソナル アシスタントやチャットボットの構築に慣れます。

標準 LLM に静的な知識があり、特定の使用例に合わせてそれらを拡張したい場合はどうすればよいでしょうか?その場合、RAG テクニックを使用して LLM を拡張してアプリケーションを構築する必要があります。それで、RAGとは何ですか？ RAG は Retrieval Augmented Generation の略です。これは、検索システムを通じて追加の知識を LLM に提供する戦略です。これにより、LLM はトレーニングを受けていなくても、より具体的なクエリに応答できるようになります。 RAG などについて詳しくは、こちらをご覧ください。 高度な RAG アプリケーションの構築と評価 コース。

RAG システムを構築したら、それにはいくつかの制限があることに気づくでしょう。 1 つは、取得したデータ全体をプロンプトで常に使用できるわけではないため、LLM の応答が制限されることに気づくでしょう。もう 1 つは、LLM の幻覚効果であり、これを取り除くのは困難です。したがって、モデルを完全に微調整して、よりカスタマイズされた LLM を取得する方がよいのではないでしょうか?それはあなたがカバーするものです このコースではここでは、微調整について、いつ適用するか、微調整用のデータを準備する方法、および微調整されたモデルをトレーニングして評価する方法について学びます。

追加の生成 AI リソース

「大規模言語モデルの紹介」Karpathy 著: ここで見る

• このビデオでは、ChatGPT、Claude、Bard などのシステムの基本的な技術要素として機能する、一般の視聴者に適した LLM に関する 1 時間の概要を紹介します。これらのモデルの性質、将来の方向性、比較について理解できるようになります。

「言語モデルへのハッカーズガイド」ジェレミー・ハワード著： ここで見る

• この啓発的なビデオでは、fast.ai の共同創設者である Jeremy Howard が言語モデルの包括的な調査を提供しています。このビデオには、GPT-4 の重要な評価、コード作成とデータ分析における実践的なアプリケーション、OpenAI API を活用するための実践的なヒントが含まれています。 

「LLM の奇妙な世界に追いつく」Simon Willison 著: ここで読む

• このブログでは、言語モデルの本質を取り上げ、その定義、機能、LLM 開発の簡潔なタイムラインを探ります。上位の LLM モデルを特定し、コーディングへの使用などの実践的なヒントを提供します。このブログでは、LLM がどのようにトレーニングされるかについても簡単に説明します。

Analytics Vidhya による大規模言語モデル (LLM) とは何ですか? Read Here

• このブログでは大規模言語モデル (LLM) を調査し、その構造と機能を詳しく調べます。一般的なアーキテクチャを説明し、例を示し、Bloom などのオープンソース LLM について説明し、Hugging Face API を調査し、例を通じて実用的なアプリケーションを示します。 

ステップ 4: RLHF についてはどうですか?

RLHFについて聞いたことがあるはずです。 RLHF は、ヒューマン フィードバックからの強化学習の略です。これは、人間のフィードバックから直接「報酬モデル」をトレーニングし、そのモデルを報酬として使用して、強化を通じて人工知能エージェントのパフォーマンスを最適化する機械学習手法です。このコースで RLHF について学びましょう。 ディープラーニング.aiここでは、RLHF の知識を取得し、RLHF を使用して LLM を微調整し、最後に LLM を評価する方法を学びます。

追加の生成 AI リソース

ステップ 5: 拡散モデルについてどこで学びますか?

さて、生成 AI は LLM だけではありません。生成 AI を使用した画像生成について学びたい場合は、拡散モデルとその仕組みについて学ぶ必要があります。このために、Hugging Face による素晴らしいコースがあります。ノート、読み物、その他すべてを含むコースの資料は、ここにあります。 GitHubリポジトリ。ここでは、基本的な拡散モデル、安定した拡散、拡散モデルの微調整などに関するコンテンツを見つけることができます。

追加の生成 AI リソース

ボーナス: 包括的な生成 AI プログラム

これらは受講すべきコースが多く、すべてを網羅しているわけではないことは承知しています。これが、私がこの生成 AI に関する包括的なプログラムを提案する理由です。 生成 AI ピナクル プログラム。このプログラムは、生成 AI を最初から最後までカバーします。プロンプト エンジニアリング、LlamaIndex を使用した RAG システム、LoRA、QLoRA、PEFT、安定拡散などの LLM の微調整などのトピックを取り上げます。

まとめ

この Generative AI リソースのリストがお役に立ち、上記のコースのいずれかに少なくとも登録していただければ幸いです。ただし、ここでは省略したコースが他にもたくさんあります。 Generative AI に関する関連コースを見つけた場合は、以下のコメントで共有してください。私自身もそれを探ってみたいと思います！

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• 情報源： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/ultimate-list-of-generative-ai-resources/