O listă cuprinzătoare de resurse pentru a stăpâni modele lingvistice mari - KDnuggets

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

O listă cuprinzătoare de resurse pentru a stăpâni modelele lingvistice mari
Imagine generată cu Leonardo.Ai

În acest vast peisaj al inteligenței artificiale, a apărut o forță revoluționară sub forma modelelor de limbaj mari (LLMS). Nu este doar un cuvânt la modă, ci viitorul nostru. Capacitatea lor de a înțelege și de a genera text asemănător omului i-a adus în centrul atenției și acum a devenit unul dintre cele mai fierbinți domenii de cercetare. Imaginați-vă un chatbot care vă poate răspunde ca și cum ați vorbi cu prietenii dvs. sau vă imaginați un sistem de generare de conținut pe care devine dificil să distingem dacă este scris de un om sau de un AI. Dacă lucruri de genul acesta te intrigă și vrei să te scufunzi mai mult în inima LLM-urilor, atunci ești la locul potrivit. Am adunat o listă cuprinzătoare de resurse, de la articole informative, cursuri și depozite GitHub până la lucrări de cercetare relevante care vă pot ajuta să le înțelegeți mai bine. Fără nicio altă întârziere, să începem călătoria noastră uimitoare în lumea LLM-urilor.

O listă cuprinzătoare de resurse pentru a stăpâni modelele lingvistice mari
Imagini de Polina Tankilevici pe Pexels

1. Specializarea Deep Learning – Coursera

Legătură: Specializarea Deep Learning

Descriere: Învățarea profundă formează coloana vertebrală a LLMs. Acest curs cuprinzător predat de Andrew Ng acoperă subiectele esențiale ale rețelelor neuronale, elementele de bază ale viziunii computerizate și procesării limbajului natural și cum să vă structurați proiectele de învățare automată.

2. Stanford CS224N: NLP cu Deep Learning – YouTube

Legătură: Stanford CS224N: NLP cu Deep Learning

Descriere: Este o mină de aur a cunoștințelor și oferă o introducere detaliată în cercetarea de ultimă oră în domeniul învățării profunde pentru NLP.

3. Curs HuggingFace Transformers – HuggingFace

Legătură: Curs HuggingFace Transformers

Descriere: Acest curs învață NLP folosind biblioteci din ecosistemul HuggingFace. Acesta acoperă funcționarea interioară și utilizarea următoarelor biblioteci de la HuggingFace:

transformatoare
Tokenizatoare
Datasets
Accelera

4. ChatGPT Prompt Engineering for Developers – Coursera

Legătură: Curs de inginerie prompt ChatGPT

Descriere: ChatGPT este un LLM popular și acest curs împărtășește cele mai bune practici și principiile esențiale pentru a scrie solicitări eficiente pentru o generare mai bună de răspuns.

O listă cuprinzătoare de resurse pentru a stăpâni modelele lingvistice mari
Imagine generată cu Leonardo.Ai

1. Universitatea LLM – Cohere

Legătură: Universitatea LLM

Descriere: Cohere oferă un curs specializat pentru a stăpâni LLM-uri. Piesa lor secvențială, care acoperă aspectele teoretice ale NLP, LLM și arhitectura lor în detaliu, este destinată începătorilor. Calea lor non-secvențială este pentru indivizi cu experiență interesați mai mult de aplicațiile practice și de cazurile de utilizare ale acestor modele puternice, mai degrabă decât de funcționarea lor internă.

2. Stanford CS324: Modele lingvistice mari – site-ul Stanford

Legătură: Stanford CS324: Modele lingvistice mari

Descriere: Acest curs se scufundă mai adânc în complexitatea acestor modele. Veți explora fundamentele, teoria, etica și aspectele practice ale acestor modele, câștigând, de asemenea, ceva experiență practică.

3. Princeton COS597G: Înțelegerea modelelor lingvistice mari – Site-ul Princeton

Legătură: Înțelegerea modelelor de limbaj mari

Descriere: Este un curs la nivel de absolvent care oferă un curriculum cuprinzător, ceea ce îl face o alegere excelentă pentru o învățare aprofundată. Veți explora fundamentele tehnice, capacitățile și limitările modelelor precum BERT, GPT, modele T5, modele mixte de experți, modele bazate pe recuperare etc.

4. ETH Zurich: Modele lingvistice mari (LLM) – RycoLab

Legătură: ETH Zurich: Modele lingvistice mari

Descriere: Acest curs nou conceput oferă o explorare cuprinzătoare a LLM-urilor. Scufundați-vă în bazele probabilistice, modelarea rețelelor neuronale, procesele de instruire, tehnicile de scalare și discuțiile critice despre securitate și potențiala utilizare abuzivă.

5. Full Stack LLM Bootcamp – The Full Stack

Legătură: Full Stack LLM Bootcamp

Descriere: Tabăra de pregătire Full Stack LLM este un curs relevant pentru industrie, care acoperă subiecte precum tehnicile de inginerie prompte, elementele fundamentale ale LLM, strategiile de implementare și proiectarea interfeței cu utilizatorul, asigurându-se că participanții sunt bine pregătiți pentru a construi și implementa aplicații LLM.

6. Reglarea fină a modelelor lingvistice mari – Coursera

Legătură: Reglarea fină a modelelor de limbi mari

Descriere: Fine Tuning este tehnica care vă permite să adaptați LLM-urile la nevoile dumneavoastră specifice. Prin finalizarea acestui curs, veți înțelege când să aplicați reglarea fină, pregătirea datelor pentru reglare fină și cum să vă instruiți LLM cu privire la date noi și să evaluați performanța acestora.

O listă cuprinzătoare de resurse pentru a stăpâni modelele lingvistice mari
Imagine generată cu Leonardo.Ai

1. Ce face ChatGPT... și de ce funcționează? – Steven Wolfram

Legătură: Ce face ChatGPT... și de ce funcționează?

Descriere: Această carte scurtă este scrisă de Steven Wolfram, un om de știință renumit. El discută aspectele fundamentale ale ChatGPT, originile sale în rețelele neuronale și progresele sale în transformatoare, mecanisme de atenție și procesarea limbajului natural. Este o lectură excelentă pentru cineva interesat să exploreze capacitățile și limitările LLM-urilor.

2. Înțelegerea modelelor lingvistice mari: o listă de lectură transformatoare – Sebastian Raschka

Legătură: Înțelegerea modelelor lingvistice mari: o listă de lectură transformatoare

Descriere: Conține o colecție de lucrări de cercetare importante și oferă o listă de citire cronologică, pornind de la lucrările timpurii despre rețelele neuronale recurente (RNNs) până la modelul influent BERT și nu numai. Este o resursă de neprețuit pentru cercetători și practicieni pentru a studia evoluția NLP și LLM.

3. Seria de articole: Modele lingvistice mari – Jay Alammar

Legătură: Seria de articole: Modele lingvistice mari

Descriere: Blogurile lui Jay Alammar sunt un tezaur de cunoștințe pentru oricine studiază modele de limbaj mari (LLM) și transformatoare. Blogurile sale se remarcă prin amestecul unic de vizualizări, explicații intuitive și acoperire cuprinzătoare a subiectului.

4. Construirea aplicațiilor LLM pentru producție – Chip Huyen

Legătură: Crearea de aplicații LLM pentru producție

Descriere: În acest articol, sunt discutate provocările producției de LLM. Oferă perspective asupra compoziției sarcinilor și prezintă cazuri de utilizare promițătoare. Oricine este interesat de LLM-uri practice îl va găsi cu adevărat valoros.

O listă cuprinzătoare de resurse pentru a stăpâni modelele lingvistice mari
Imagini de RealToughCandy.com pe Pexels

1. Awesome-LLM ( 9k ⭐ )

Legătură: Minunat-LLM

Descriere: Este o colecție organizată de lucrări, cadre, instrumente, cursuri, tutoriale și resurse axate pe modele lingvistice mari (LLM), cu un accent deosebit pe ChatGPT.

2. Ghid practic LLMs ( 6.9k ⭐ )

Legătură: Ghidurile practice pentru modele de limbaj mari

Descriere: Îi ajută pe practicieni să navigheze în peisajul extins al LLM-urilor. Se bazează pe documentul de sondaj intitulat: Valorificarea puterii LLM-urilor în practică: un sondaj despre ChatGPT și nu numai și acest blog.

3. LLMSurvey ( 6.1k ⭐ )

Legătură: LLMSurvey

Descriere: Este o colecție de lucrări și resurse bazate pe lucrarea intitulată: Un studiu asupra modelelor lingvistice mari. Conține, de asemenea, o ilustrare a evoluției tehnice a modelelor din seria GPT, precum și un grafic evolutiv al activității de cercetare efectuate pe LLaMA.

4. Awesome Graph-LLM ( 637 ⭐ )

Legătură: Awesome-Graph-LLM

Descriere: Este o sursă valoroasă pentru persoanele interesate de intersecția tehnicilor bazate pe grafice cu LLM. oferă o colecție de lucrări de cercetare, seturi de date, repere, anchete și instrumente care se adâncesc în acest domeniu emergent.

5. Awesome Langchain ( 5.4k ⭐ )

Legătură: awesome-langchain

Descriere: LangChain este cadrul rapid și eficient pentru proiectele LLM, iar acest depozit este hub-ul pentru a urmări inițiativele și proiectele legate de ecosistemul LangChain.

Un sondaj complet despre ChatGPT în era AIGC” – Este un punct de plecare excelent pentru începătorii în LLM. Acesta acoperă în mod cuprinzător tehnologia de bază, aplicațiile și provocările ChatGPT.
Un studiu asupra modelelor lingvistice mari” – Acoperă progresele recente ale LLM-urilor, în special în cele patru aspecte majore ale pregătirii preliminare, ajustarea adaptării, utilizarea și evaluarea capacității.
Provocări și aplicații ale modelelor de limbaj mari” – Discută despre provocările LLM și domeniile de aplicare de succes ale LLM.
Atenția este tot ce aveți nevoie” – Transformers servesc ca piatră de temelie pentru GPT și alte LLM-uri și această lucrare prezintă arhitectura Transformer.
Transformatorul adnotat” – O resursă de la Universitatea Harvard care oferă o explicație detaliată și adnotată a arhitecturii Transformer, care este fundamentală pentru multe LLM.
Transformatorul ilustrat” – Un ghid vizual care vă ajută să înțelegeți în profunzime arhitectura Transformer, făcând conceptele complexe mai accesibile.
OART: Pre-instruire a transformatoarelor bidirecționale profunde pentru înțelegerea limbajului” – Această lucrare prezintă BERT, un LLM extrem de influent care stabilește noi repere pentru numeroase sarcini de procesare a limbajului natural (NLP).

În acest articol, am pregătit o listă extinsă de resurse esențiale pentru stăpânirea modelelor lingvistice mari (LLM). Cu toate acestea, învățarea este un proces dinamic, iar schimbul de cunoștințe este în centrul său. Dacă aveți în minte resurse suplimentare despre care credeți că ar trebui să facă parte din această listă cuprinzătoare, vă rugăm să nu ezitați să le distribuiți în secțiunea de comentarii. Contribuțiile tale ar putea fi neprețuite pentru alții în călătoria lor de învățare, creând un spațiu interactiv și colaborativ pentru îmbogățirea cunoștințelor.

Kanwal Mehreen este un dezvoltator de software aspirant cu un interes puternic pentru știința datelor și aplicațiile AI în medicină. Kanwal a fost selectat ca Google Generation Scholar 2022 pentru regiunea APAC. Kanwal iubește să împărtășească cunoștințele tehnice scriind articole pe subiecte în tendințe și este pasionat de îmbunătățirea reprezentării femeilor în industria tehnologiei.