대규모 언어 모델을 마스터하기 위한 종합 리소스 목록 – KDnuggets

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이처럼 방대한 AI 환경에서 LLMS(대형 언어 모델)라는 형태로 혁명적인 힘이 등장했습니다. 그것은 단순한 유행어가 아니라 우리의 미래입니다. 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 능력은 주목을 받았고 이제는 가장 뜨거운 연구 분야 중 하나가 되었습니다. 마치 친구와 대화하는 것처럼 응답할 수 있는 챗봇을 상상해 보세요. 아니면 사람이 쓴 것인지 AI가 쓴 것인지 구별하기 어려워지는 콘텐츠 생성 시스템을 상상해 보세요. 이와 같은 내용에 흥미가 있고 LLM의 핵심에 대해 더 자세히 알아보고 싶다면 올바른 위치에 오셨습니다. 유익한 기사, 강좌, GitHub 리포지토리부터 관련 연구 논문에 이르기까지 이를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 포괄적인 리소스 목록을 수집했습니다. 더 이상 지체하지 말고 LLM 세계에서 놀라운 여정을 시작해 보세요. 

이미지로 폴리나 탱킬레비치 Pexels에 

1. 딥러닝 전문화 – Coursera

링크 : 딥 러닝 전문화

상품 설명 딥 러닝은 LLM의 중추를 형성합니다. Andrew Ng가 진행하는 이 종합 과정은 신경망의 필수 주제, 컴퓨터 비전 및 자연어 처리의 기초, 기계 학습 프로젝트 구성 방법을 다룹니다. 

2. Stanford CS224N: 딥 러닝이 포함된 NLP - YouTube

링크 : Stanford CS224N: 딥 러닝을 갖춘 NLP

상품 설명 이 책은 지식의 금광이며 NLP 딥 러닝의 최첨단 연구에 대한 철저한 소개를 제공합니다.

3. HuggingFace 트랜스포머 코스 – HuggingFace

링크 : HuggingFace 트랜스포머 코스

상품 설명 이 과정에서는 HuggingFace 생태계의 라이브러리를 사용하여 NLP를 가르칩니다. HuggingFace의 다음 라이브러리의 내부 작동 및 사용법을 다룹니다.

• 변압기
• 토크나이저
• 데이터 세트
• 가속

4. 개발자를 위한 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링 – Coursera

링크 : ChatGPT 프롬프트 엔지니어링 과정

상품 설명 ChatGPT는 인기 있는 LLM이며 이 과정에서는 더 나은 응답 생성을 위한 효과적인 프롬프트를 작성하기 위한 모범 사례와 필수 원칙을 공유합니다.

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1. LLM 대학교 – 코히어

링크 : 법학대학원 

상품 설명 Cohere는 LLM을 마스터하기 위한 전문 과정을 제공합니다. NLP, LLM 및 해당 아키텍처의 이론적 측면을 자세히 다루는 순차 트랙은 초보자를 대상으로 합니다. 비순차적 경로는 내부 작업보다는 이러한 강력한 모델의 실제 적용 및 사용 사례에 더 관심이 있는 숙련된 개인을 위한 것입니다.

2. Stanford CS324: 대규모 언어 모델 – Stanford 사이트

링크 : Stanford CS324: 대규모 언어 모델

상품 설명 이 과정에서는 이러한 모델의 복잡성을 더 자세히 살펴봅니다. 실습 경험을 쌓으면서 이러한 모델의 기본, 이론, 윤리 및 실제 측면을 탐구하게 됩니다.

3. Princeton COS597G: 대규모 언어 모델 이해 – Princeton 사이트

링크 : 대규모 언어 모델 이해

상품 설명 포괄적인 커리큘럼을 제공하는 대학원 수준의 과정이므로 심층적인 학습을 위한 탁월한 선택입니다. BERT, GPT, T5 모델, 전문가 혼합 모델, 검색 기반 모델 등과 같은 모델의 기술적 기반, 기능 및 제한 사항을 살펴봅니다.

4. ETH 취리히: 대형 언어 모델(LLM) – RycoLab

링크 : ETH 취리히: 대규모 언어 모델

상품 설명 새롭게 설계된 이 과정은 LLM에 대한 포괄적인 탐구를 제공합니다. 확률론적 기초, 신경망 모델링, 교육 프로세스, 확장 기술, 보안 및 오용 가능성에 대한 중요한 토론에 대해 알아보세요.

5. 풀 스택 LLM 부트캠프 – 풀 스택

링크 : 풀 스택 LLM 부트캠프

상품 설명 풀 스택 LLM 부트 캠프는 프롬프트 엔지니어링 기술, LLM 기본 사항, 배포 전략 및 사용자 인터페이스 디자인과 같은 주제를 다루는 업계 관련 과정으로, 참가자가 LLM 응용 프로그램을 구축하고 배포할 수 있도록 잘 준비되어 있습니다.

6. 대규모 언어 모델 미세 조정 – Coursera

링크 : 대규모 언어 모델 미세 조정

상품 설명 미세 조정은 LLM을 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있는 기술입니다. 이 과정을 완료하면 미세 조정을 적용하는 시기, 미세 조정을 위한 데이터 준비, 새로운 데이터에 대해 LLM을 교육하고 성능을 평가하는 방법을 이해하게 됩니다.

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1. ChatGPT는 무엇을 하고 있으며… 왜 작동합니까? – 스티븐 울프램

링크 : ChatGPT는 무엇을 하고 있으며 왜 작동합니까?

상품 설명 이 짧은 책은 유명한 과학자인 스티븐 울프램(Steven Wolfram)이 썼습니다. 그는 ChatGPT의 기본 측면, 신경망의 기원, 변환기, 주의 메커니즘 및 자연어 처리의 발전에 대해 논의합니다. LLM의 기능과 한계를 탐구하는 데 관심이 있는 사람에게 훌륭한 읽기 자료입니다.

2. 대규모 언어 모델 이해: 혁신적인 읽기 목록 – Sebastian Raschka

링크 : 대규모 언어 모델 이해: 혁신적인 읽기 목록

상품 설명 여기에는 중요한 연구 논문 모음이 포함되어 있으며 순환 신경망(RNN)에 대한 초기 논문부터 영향력 있는 BERT 모델 및 그 이상에 이르기까지 연대순 읽기 목록을 제공합니다. 이는 연구원과 실무자가 NLP 및 LLM의 발전을 연구하는 귀중한 리소스입니다.

3. 기사 시리즈: 대규모 언어 모델 – Jay Alammar

링크 : 기사 시리즈: 대규모 언어 모델

상품 설명 Jay Alammar의 블로그는 LLM(대형 언어 모델) 및 변환기를 연구하는 모든 사람을 위한 지식의 보고입니다. 그의 블로그는 시각화, 직관적인 설명, 주제에 대한 포괄적인 범위의 독특한 조합으로 유명합니다.

4. 생산을 위한 LLM 애플리케이션 구축 - Chip Huyen

링크 : 생산을 위한 LLM 애플리케이션 구축

상품 설명 이 기사에서는 LLM을 생산하는 데 따른 과제에 대해 논의합니다. 작업 구성 가능성에 대한 통찰력을 제공하고 유망한 사용 사례를 보여줍니다. 실용적인 LLM에 관심이 있는 사람이라면 누구나 이것이 정말 가치 있다는 것을 알게 될 것입니다.

이미지로 RealToughCandy.com Pexels에 

1. 굉장-LLM ( 9k ⭐ )

링크 :  굉장-LLM

상품 설명 특히 ChatGPT에 중점을 두고 LLM(대형 언어 모델)에 초점을 맞춘 논문, 프레임워크, 도구, 교육 과정, 튜토리얼 및 리소스로 구성된 엄선된 컬렉션입니다.

2. LLM 실용 가이드( 6.9k ⭐ )

링크 :  대규모 언어 모델을 위한 실용 가이드

상품 설명 이는 실무자가 LLM의 광범위한 환경을 탐색하는 데 도움이 됩니다. 이는 다음과 같은 설문조사 보고서를 기반으로 합니다. 실제로 LLM의 힘 활용: ChatGPT 및 그 이상에 대한 설문조사 및 이 블로그. 

3. LLMSurvey( 6.1k ⭐ )

링크 :  LLM 설문조사

상품 설명 이는 다음과 같은 제목의 논문을 기반으로 한 설문 조사 논문 및 리소스 모음입니다. 대규모 언어 모델에 대한 조사. 또한 GPT 시리즈 모델의 기술적 진화에 대한 그림과 LLaMA에서 수행된 연구 작업의 진화 그래프도 포함되어 있습니다.

4. 어썸그래프-LLM ( 637 ⭐ )

링크 :  멋진 그래프-LLM

상품 설명 이는 그래프 기반 기술과 LLM의 교차점에 관심이 있는 사람들에게 귀중한 소스입니다. 이 신흥 분야를 탐구하는 연구 논문, 데이터 세트, 벤치마크, 설문 조사 및 도구 모음을 제공합니다.

5. 멋진 랭체인( 5.4k ⭐ )

링크 :  굉장한-랭체인

상품 설명 LangChain은 LLM 프로젝트를 위한 빠르고 효율적인 프레임워크이며 이 저장소는 LangChain 생태계와 관련된 이니셔티브 및 프로젝트를 추적하는 허브입니다. 

1. "AIGC 시대의 ChatGPT에 대한 전체 설문조사” – LLM 초보자를 위한 훌륭한 출발점이 됩니다. ChatGPT의 기본 기술, 애플리케이션 및 과제를 포괄적으로 다룹니다.
2. "대규모 언어 모델에 대한 조사” – 특히 사전 교육, 적응 조정, 활용 및 용량 평가의 네 가지 주요 측면에서 LLM의 최근 발전을 다룹니다.
3. "대규모 언어 모델의 과제와 적용” – LLM의 과제와 LLM의 성공적인 적용 분야에 대해 논의합니다.
4. "주의 만 있으면됩니다” – Transformers는 GPT 및 기타 LLM의 초석 역할을 하며 본 문서에서는 Transformer 아키텍처를 소개합니다. 
5. "주석이 달린 변환기” – 많은 LLM의 기본이 되는 Transformer 아키텍처에 대한 상세하고 주석이 달린 설명을 제공하는 Harvard University의 리소스입니다.
6. "일러스트 트랜스포머” – Transformer 아키텍처를 심층적으로 이해하고 복잡한 개념에 더 쉽게 접근할 수 있도록 도와주는 시각적 가이드입니다.
7. "BERT : 언어 이해를위한 딥 양방향 트랜스포머의 사전 교육” – 이 문서에서는 수많은 자연어 처리(NLP) 작업에 대한 새로운 벤치마크를 설정하는 매우 영향력 있는 LLM인 BERT를 소개합니다.

이 기사에서는 LLM(대형 언어 모델)을 마스터하는 데 필수적인 광범위한 리소스 목록을 선별했습니다. 그러나 학습은 역동적인 과정이며 지식 공유가 그 핵심입니다. 이 포괄적인 목록에 포함되어야 한다고 생각하는 추가 리소스가 있는 경우 주저하지 말고 댓글 섹션에서 공유해 주세요. 귀하의 기여는 다른 사람들의 학습 여정에서 귀중한 지식이 될 수 있으며 지식 강화를 위한 대화형 및 협업 공간을 만들 수 있습니다.
 
 

칸월 메린 데이터 과학 및 의료 분야의 AI 응용에 큰 관심을 가진 소프트웨어 개발자 지망생입니다. Kanwal은 APAC 지역의 Google Generation Scholar 2022로 선정되었습니다. Kanwal은 유행하는 주제에 대한 기사를 작성하여 기술 지식을 공유하는 것을 좋아하며 기술 산업에서 여성의 대표성을 개선하는 데 열정적입니다.

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• 출처: https://www.kdnuggets.com/a-comprehensive-list-of-resources-to-master-large-language-models?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=a-comprehensive-list-of-resources-to-master-large-language-models