Полный список ресурсов для освоения больших языковых моделей - KDnuggets

Переиздано Платоном

Читают: 0

Исчерпывающий список ресурсов для освоения больших языковых моделей
Изображение создано с помощью Leonardo.Ai

В этом обширном пространстве искусственного интеллекта возникла революционная сила в форме больших языковых моделей (LLMS). Это не просто модное слово, это наше будущее. Их способность понимать и генерировать текст, похожий на человеческий, привлекла к ним внимание, и теперь это стало одной из самых горячих областей исследований. Представьте себе чат-бота, который может отвечать вам так, как будто вы разговариваете со своими друзьями, или представьте себе систему генерации контента, в которой становится трудно отличить, написан ли он человеком или искусственным интеллектом. Если вас интригуют подобные вещи и вы хотите глубже погрузиться в суть LLM, то вы попали по адресу. Я собрал полный список ресурсов: от информативных статей, курсов и репозиториев GitHub до соответствующих исследовательских работ, которые помогут вам лучше их понять. Без каких-либо задержек, давайте начнем наше удивительное путешествие в мир LLM.

Исчерпывающий список ресурсов для освоения больших языковых моделей
Изображение на Полина Танкилевич на Pexels

1. Специализация глубокого обучения – Coursera

Ссылка: Специализация глубокого обучения

Описание: Глубокое обучение составляет основу LLM. Этот комплексный курс, который читает Эндрю Нг, охватывает основные темы нейронных сетей, основы компьютерного зрения и обработки естественного языка, а также способы структурирования ваших проектов машинного обучения.

2. Stanford CS224N: НЛП с глубоким обучением – YouTube

Ссылка: Stanford CS224N: НЛП с глубоким обучением

Описание: Это кладезь знаний, который дает подробное введение в передовые исследования в области глубокого обучения НЛП.

3. Курс трансформеров HuggingFace – HuggingFace

Ссылка: Курс HuggingFace Transformers

Описание: Этот курс обучает НЛП с использованием библиотек из экосистемы HuggingFace. Он охватывает внутреннюю работу и использование следующих библиотек HuggingFace:

Трансформаторы
Токенизаторы
Datasets
Ускорять

4. Быстрое проектирование ChatGPT для разработчиков – Coursera

Ссылка: Инжиниринговый курс ChatGPT Prompt

Описание: ChatGPT – это популярная программа LLM, и в этом курсе представлены лучшие практики и основные принципы написания эффективных подсказок для лучшего формирования ответов.

Исчерпывающий список ресурсов для освоения больших языковых моделей
Изображение создано с помощью Leonardo.Ai

1. Университет магистратуры права – Согласованность

Ссылка: Университет LLM

Описание: Cohere предлагает специализированный курс для получения степени LLM. Их последовательный курс, в котором подробно рассматриваются теоретические аспекты НЛП, LLM и их архитектуры, ориентирован на новичков. Их непоследовательный путь предназначен для опытных людей, которых больше интересует практическое применение и варианты использования этих мощных моделей, а не их внутренняя работа.

2. Stanford CS324: Большие языковые модели – Стэнфордский сайт

Ссылка: Stanford CS324: Большие языковые модели

Описание: Этот курс глубже погружается в тонкости этих моделей. Вы изучите основы, теорию, этику и практические аспекты этих моделей, а также получите некоторый практический опыт.

3. Princeton COS597G: понимание больших языковых моделей – сайт Принстона

Ссылка: Понимание больших языковых моделей

Описание: Это курс для выпускников, предлагающий комплексную учебную программу, что делает его отличным выбором для углубленного обучения. Вы изучите технические основы, возможности и ограничения таких моделей, как модели BERT, GPT, T5, смешанные экспертные модели, модели на основе поиска и т. д.

4. ETH Zurich: большие языковые модели (LLM) – RycoLab

Ссылка: ETH Zurich: большие языковые модели

Описание: Этот недавно разработанный курс предлагает всестороннее изучение LLM. Погрузитесь в вероятностные основы, моделирование нейронных сетей, процессы обучения, методы масштабирования и критические дискуссии о безопасности и возможном неправомерном использовании.

5. Учебный курс LLM Full Stack – Полный стек

Ссылка: Учебный курс LLM по полному стеку

Описание: Учебный лагерь Full Stack LLM — это актуальный для отрасли курс, который охватывает такие темы, как методы оперативного проектирования, основы LLM, стратегии развертывания и дизайн пользовательского интерфейса, что обеспечивает хорошую подготовку участников к созданию и развертыванию приложений LLM.

6. Точная настройка больших языковых моделей – Coursera

Ссылка: Точная настройка больших языковых моделей

Описание: Точная настройка — это метод, который позволяет адаптировать LLM к вашим конкретным потребностям. Пройдя этот курс, вы поймете, когда применять тонкую настройку, подготовку данных для тонкой настройки, а также как обучать вашего LLM новым данным и оценивать его производительность.

Исчерпывающий список ресурсов для освоения больших языковых моделей
Изображение создано с помощью Leonardo.Ai

1. Что делает ChatGPT… и почему он работает? — Стивен Вольфрам

Ссылка: Что делает ChatGPT… и почему он работает?

Описание: Эта короткая книга написана Стивеном Вольфрамом, известным ученым. Он обсуждает фундаментальные аспекты ChatGPT, его происхождение из нейронных сетей и достижения в области преобразователей, механизмов внимания и обработки естественного языка. Это отличное чтение для тех, кто интересуется изучением возможностей и ограничений LLM.

2. Понимание больших языковых моделей: преобразующий список литературы – Себастьян Рашка

Ссылка: Понимание больших языковых моделей: преобразующий список литературы

Описание: Он содержит коллекцию важных исследовательских статей и хронологический список литературы, начиная с ранних статей о рекуррентных нейронных сетях (RNN) и заканчивая влиятельной моделью BERT и не только. Это бесценный ресурс для исследователей и практиков, позволяющий изучать эволюцию НЛП и LLM.

3. Серия статей: Большие языковые модели – Джей Аламмар

Ссылка: Серия статей: Большие языковые модели

Описание: Блоги Джея Аламмара — сокровищница знаний для всех, кто изучает большие языковые модели (LLM) и преобразователи. Его блоги выделяются уникальным сочетанием визуализации, интуитивно понятных объяснений и всестороннего освещения темы.

4. Создание приложений LLM для производства – Чип Хьюен

Ссылка: Создание приложений LLM для производства

Описание: В этой статье обсуждаются проблемы производства LLM. Он предлагает понимание возможности компоновки задач и демонстрирует многообещающие варианты использования. Любой, кто интересуется практическими программами LLM, найдет это действительно ценным.

Исчерпывающий список ресурсов для освоения больших языковых моделей
Изображение на RealToughCandy.com на Pexels

1. Awesome-LLM ( 9k ⭐ )

Ссылка: Awesome-LLM

Описание: Это тщательно подобранная коллекция документов, фреймворков, инструментов, курсов, учебных пособий и ресурсов, ориентированных на большие языковые модели (LLM) с особым упором на ChatGPT.

2. Практическое руководство LLM (6.9 тыс. ⭐)

Ссылка: Практическое руководство для больших языковых моделей

Описание: Это помогает практикам ориентироваться в обширном пространстве LLM. Он основан на исследовательском документе под названием: Использование возможностей LLM на практике: обзор ChatGPT и не только и этой блог.

3. LLMSurvey ( 6.1 тыс. ⭐ )

Ссылка: LLMОбзор

Описание: Это сборник обзорных статей и ресурсов, основанный на статье под названием: Обзор больших языковых моделей. Он также содержит иллюстрацию технической эволюции моделей серии GPT, а также график эволюции исследовательской работы, проводимой над LLaMA.

4. Awesome Graph-LLM (637 ⭐)

Ссылка: Awesome-Graph-LLM

Описание: Это ценный источник для людей, заинтересованных в пересечении графовых методов с LLM. он предоставляет коллекцию исследовательских работ, наборов данных, тестов, опросов и инструментов, которые углубляются в эту развивающуюся область.

5. Потрясающий Лангчейн ( 5.4k ⭐ )

Ссылка: удивительный-langchain

Описание: LangChain — это быстрая и эффективная платформа для проектов LLM, а этот репозиторий является центром отслеживания инициатив и проектов, связанных с экосистемой LangChain.

Полный обзор ChatGPT в эпоху AIGC– Это отличная отправная точка для новичков в магистратуре. В нем подробно рассматриваются базовые технологии, приложения и проблемы ChatGPT.
Обзор больших языковых моделей- В нем освещаются последние достижения в области LLM, в частности, в четырех основных аспектах предварительного обучения, настройки адаптации, использования и оценки потенциала.
Проблемы и приложения больших языковых моделей» – Обсуждает проблемы LLM и успешные области применения LLM.
Внимание это все, что вам нужно” – Трансформаторы служат краеугольным камнем для GPT и других программ LLM, и в этой статье представлена архитектура Transformer.
Аннотированный трансформатор» – Ресурс Гарвардского университета, который содержит подробное и аннотированное объяснение архитектуры Transformer, которая является фундаментальной для многих студентов LLM.
Иллюстрированный трансформатор» – визуальное руководство, которое поможет вам глубже понять архитектуру Transformer и сделает сложные концепции более доступными.
BERT: предварительная подготовка глубинных двунаправленных трансформаторов для понимания языка» – В этом документе представлен BERT, очень влиятельный LLM, который устанавливает новые стандарты для многочисленных задач обработки естественного языка (NLP).

В этой статье я составил обширный список ресурсов, необходимых для освоения моделей больших языков (LLM). Однако обучение – это динамичный процесс, и в его основе лежит обмен знаниями. Если у вас есть дополнительные ресурсы, которые, по вашему мнению, должны быть частью этого полного списка, не стесняйтесь поделиться ими в разделе комментариев. Ваш вклад может оказаться неоценимым для других на их пути обучения, создавая интерактивное пространство для сотрудничества для обогащения знаний.

Канвал Мерин — начинающий разработчик программного обеспечения, проявляющий большой интерес к науке о данных и применению ИИ в медицине. Канвал был выбран стипендиатом Google Generation Scholar 2022 для региона APAC. Канвал любит делиться техническими знаниями, создавая статьи на актуальные темы, и стремится улучшить представленность женщин в технологической отрасли.