Obsežen seznam virov za obvladovanje velikih jezikovnih modelov - KDnuggets

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Obsežen seznam virov za obvladovanje velikih jezikovnih modelov
Slika ustvarjena z Leonardo.Ai

V tej ogromni pokrajini umetne inteligence se je pojavila revolucionarna sila v obliki velikih jezikovnih modelov (LLMS). To ni samo modna beseda, ampak naša prihodnost. Njihova sposobnost razumevanja in ustvarjanja besedila, podobnega človeku, jih je pripeljala v središče pozornosti in zdaj je to postalo eno najbolj vročih področij raziskovanja. Predstavljajte si klepetalnega robota, ki vam lahko odgovori, kot da se pogovarjate s prijatelji, ali si zamislite sistem za ustvarjanje vsebine, pri katerem je težko razločiti, ali ga je napisal človek ali AI. Če vas takšne stvari zanimajo in se želite še bolj potopiti v srce LLM, ste na pravem mestu. Zbral sem obsežen seznam virov, od informativnih člankov, tečajev in repozitorijev GitHub do ustreznih raziskovalnih člankov, ki vam lahko pomagajo, da jih bolje razumete. Brez nadaljnjega odlašanja začnimo naše neverjetno potovanje v svet LLM.

Obsežen seznam virov za obvladovanje velikih jezikovnih modelov
Slike, ki jih Polina Tankilevič na Pexels

1. Specializacija za globoko učenje – Coursera

Link: Specializiranje poglobljenega učenja

Opis: Globoko učenje tvori hrbtenico LLM. Ta obsežen tečaj, ki ga poučuje Andrew Ng, pokriva bistvene teme nevronskih mrež, osnov računalniškega vida in obdelave naravnega jezika ter kako strukturirati svoje projekte strojnega učenja.

2. Stanford CS224N: NLP z globokim učenjem – YouTube

Link: Stanford CS224N: NLP z globokim učenjem

Opis: Je zlati rudnik znanja in zagotavlja temeljit uvod v vrhunske raziskave globokega učenja za NLP.

3. HuggingFace Transformers tečaj – HuggingFace

Link: HuggingFace Transformers tečaj

Opis: Ta tečaj poučuje NLP z uporabo knjižnic iz ekosistema HuggingFace. Zajema notranje delovanje in uporabo naslednjih knjižnic iz HuggingFace:

transformatorji
Tokenizatorji
Podatkovni nizi
Pospešite

4. ChatGPT Prompt Engineering za razvijalce – Coursera

Link: Hitri inženirski tečaj ChatGPT

Opis: ChatGPT je priljubljen LLM in ta tečaj deli najboljše prakse in bistvena načela za pisanje učinkovitih pozivov za boljše ustvarjanje odgovorov.

Obsežen seznam virov za obvladovanje velikih jezikovnih modelov
Slika ustvarjena z Leonardo.Ai

1. LLM University – Cohere

Link: Univerza LLM

Opis: Cohere ponuja specializiran tečaj za obvladovanje LLM. Njihova zaporedna smer, ki podrobno pokriva teoretične vidike NLP, LLM in njihovo arhitekturo, je namenjena začetnikom. Njihova nezaporedna pot je namenjena izkušenim posameznikom, ki jih bolj zanimajo praktične aplikacije in primeri uporabe teh zmogljivih modelov kot njihovo interno delovanje.

2. Stanford CS324: Veliki jezikovni modeli – spletno mesto Stanford

Link: Stanford CS324: Modeli velikih jezikov

Opis: Ta tečaj se poglobi v podrobnosti teh modelov. Raziskovali boste osnove, teorijo, etiko in praktične vidike teh modelov, hkrati pa pridobili nekaj praktičnih izkušenj.

3. Princeton COS597G: Razumevanje velikih jezikovnih modelov – spletno mesto Princeton

Link: Razumevanje velikih jezikovnih modelov

Opis: Je podiplomski tečaj, ki ponuja obsežen učni načrt, zaradi česar je odlična izbira za poglobljeno učenje. Raziskovali boste tehnične temelje, zmožnosti in omejitve modelov, kot so modeli BERT, GPT, T5, mešani strokovni modeli, modeli, ki temeljijo na pridobivanju itd.

4. ETH Zurich: Veliki jezikovni modeli (LLM) – RycoLab

Link: ETH Zurich: Veliki jezikovni modeli

Opis: Ta na novo zasnovan tečaj ponuja celovito raziskovanje LLM. Poglobite se v verjetnostne temelje, modeliranje nevronske mreže, procese usposabljanja, tehnike skaliranja in kritične razprave o varnosti in morebitni zlorabi.

5. Full Stack LLM Bootcamp – The Full Stack

Link: Full Stack LLM Bootcamp

Opis: Zagonski tabor Full Stack LLM je tečaj, pomemben za industrijo, ki pokriva teme, kot so tehnike hitrega inženiringa, osnove LLM, strategije uvajanja in oblikovanje uporabniškega vmesnika, s čimer se zagotovi, da so udeleženci dobro pripravljeni za izdelavo in uvajanje aplikacij LLM.

6. Fino prilagajanje velikih jezikovnih modelov – Coursera

Link: Natančna nastavitev velikih jezikovnih modelov

Opis: Fine Tuning je tehnika, ki vam omogoča prilagajanje LLM-jev vašim specifičnim potrebam. Z dokončanjem tega tečaja boste razumeli, kdaj uporabiti fino uravnavanje, pripravo podatkov za fino uravnavanje in kako usposobiti svojega LLM za nove podatke in oceniti njihovo uspešnost.

Obsežen seznam virov za obvladovanje velikih jezikovnih modelov
Slika ustvarjena z Leonardo.Ai

1. Kaj počne ChatGPT … in zakaj deluje? – Steven Wolfram

Link: Kaj počne ChatGPT ... in zakaj deluje?

Opis: To kratko knjigo je napisal Steven Wolfram, priznani znanstvenik. Razpravlja o temeljnih vidikih ChatGPT, njegovem izvoru v nevronskih mrežah in njegovem napredku v transformatorjih, mehanizmih pozornosti in obdelavi naravnega jezika. Je odlično branje za tiste, ki jih zanima raziskovanje zmožnosti in omejitev LLM.

2. Razumevanje velikih jezikovnih modelov: Transformativni bralni seznam – Sebastian Raschka

Link: Razumevanje velikih jezikovnih modelov: transformativni bralni seznam

Opis: Vsebuje zbirko pomembnih raziskovalnih člankov in zagotavlja kronološki seznam branja, začenši od zgodnjih člankov o ponavljajočih se nevronskih mrežah (RNN) do vplivnega modela BERT in več. Za raziskovalce in praktike je neprecenljiv vir za preučevanje razvoja NLP in LLM.

3. Serija člankov: Veliki jezikovni modeli – Jay Alammar

Link: Serija člankov: Veliki jezikovni modeli

Opis: Blogi Jaya Alammarja so zakladnica znanja za vse, ki preučujejo velike jezikovne modele (LLM) in transformatorje. Njegovi blogi izstopajo po svoji edinstveni mešanici vizualizacij, intuitivnih razlag in celovite pokritosti vsebine.

4. Gradnja aplikacij LLM za proizvodnjo – Chip Huyen

Link: Izdelava LLM aplikacij za proizvodnjo

Opis: V tem članku so obravnavani izzivi proizvodnje LLM. Ponuja vpogled v sestavljivost nalog in prikazuje obetavne primere uporabe. Vsakdo, ki ga zanimajo praktični študiji LLM, se bo zdel resnično dragocen.

Obsežen seznam virov za obvladovanje velikih jezikovnih modelov
Slike, ki jih RealToughCandy.com na Pexels

1. Awesome-LLM (9k ⭐)

Link: Super-LLM

Opis: Je kurirana zbirka dokumentov, ogrodij, orodij, tečajev, vaj in virov, osredotočenih na velike jezikovne modele (LLM), s posebnim poudarkom na ChatGPT.

2. LLMsPracticalGuide (6.9k ⭐)

Link: Praktični vodniki za velike jezikovne modele

Opis: Izvajalcem pomaga krmariti po obsežni pokrajini LLM. Temelji na anketi z naslovom: Izkoriščanje moči LLM-jev v praksi: Anketa o ChatGPT in drugje in ta blog.

3. LLMSurvey (6.1k ⭐)

Link: LLMSurvey

Opis: Je zbirka anketnih dokumentov in virov, ki temeljijo na dokumentu z naslovom: Raziskava velikih jezikovnih modelov. Vsebuje tudi ilustracijo tehničnega razvoja modelov serije GPT ter evolucijski graf raziskovalnega dela, opravljenega na LLaMA.

4. Awesome Graph-LLM ( 637 ⭐ )

Link: Awesome-Graph-LLM

Opis: Je dragocen vir za ljudi, ki jih zanima presečišče tehnik, ki temeljijo na grafih, in LLM. zagotavlja zbirko raziskovalnih člankov, naborov podatkov, meril uspešnosti, anket in orodij, ki se poglobijo v to nastajajoče področje.

5. Izjemen Langchain (5.4k ⭐)

Link: super-langchain

Opis: LangChain je hitro in učinkovito ogrodje za LLM projekte in to skladišče je središče za sledenje pobudam in projektom, povezanim z ekosistemom LangChain.

"Popolna raziskava o ChatGPT v dobi AIGC” – Je odlično izhodišče za začetnike v LLM. Izčrpno pokriva osnovno tehnologijo, aplikacije in izzive ChatGPT.
"Raziskava velikih jezikovnih modelov” – Zajema nedavni napredek na področju LLM-jev, zlasti v štirih glavnih vidikih predhodnega usposabljanja, prilagajanja prilagajanja, uporabe in ocene zmogljivosti.
"Izzivi in aplikacije velikih jezikovnih modelov” – Razpravlja o izzivih LLM in uspešnih področjih uporabe LLM.
"Pozornost je vse, kar potrebujete” – Transformatorji služijo kot temeljni kamen za GPT in druge študije LLM in ta dokument predstavlja arhitekturo Transformer.
"Označeni transformator” – Vir z Univerze Harvard, ki ponuja podrobno in komentirano razlago arhitekture Transformerja, ki je temeljnega pomena za mnoge LLM.
"Ilustrirani transformator” – Vizualni vodnik, ki vam pomaga poglobljeno razumeti arhitekturo Transformerja, zaradi česar so zapleteni koncepti bolj dostopni.
"BERT: predhodno usposabljanje globokih dvosmernih transformatorjev za jezikovno razumevanje” – Ta članek predstavlja BERT, zelo vpliven LLM, ki postavlja nova merila za številne naloge obdelave naravnega jezika (NLP).

V tem članku sem pripravil obsežen seznam virov, ki so bistveni za obvladovanje velikih jezikovnih modelov (LLM). Vendar je učenje dinamičen proces, v središču katerega je izmenjava znanja. Če imate v mislih dodatne vire, za katere menite, da bi morali biti del tega obsežnega seznama, jih ne oklevajte in jih delite v razdelku za komentarje. Vaši prispevki so lahko neprecenljivi za druge na njihovi učni poti, saj ustvarjajo interaktiven in sodelovalen prostor za obogatitev znanja.

Kanwal Mehreen je ambiciozen razvijalec programske opreme z velikim zanimanjem za podatkovno znanost in uporabo umetne inteligence v medicini. Kanwal je bil izbran za Google Generation Scholar 2022 za regijo APAC. Kanwal rad deli tehnično znanje s pisanjem člankov o trendovskih temah in se strastno trudi izboljšati zastopanost žensk v tehnološki industriji.