A Comprehensive List Of Resources To Master Large Language Models - KDnuggets

Перевидано Платоном

читають: 0

Вичерпний список ресурсів для вивчення великих мовних моделей
Зображення створено за допомогою Leonardo.Ai

У цьому величезному просторі ШІ з’явилася революційна сила у формі великих мовних моделей (LLMS). Це не просто модне слово, а наше майбутнє. Їхня здатність розуміти та генерувати текст, схожий на людину, привернула їх до уваги, і тепер це стало однією з найгарячіших областей дослідження. Уявіть собі чат-бота, який може відповідати вам так, ніби ви розмовляєте зі своїми друзями, або уявіть систему генерування контенту, у якій важко розрізнити, чи написаний він людиною чи ШІ. Якщо подібні речі вас інтригують і ви хочете глибше зануритися в серце LLMs, тоді ви знаходитесь у правильному місці. Я зібрав вичерпний список ресурсів, починаючи від інформативних статей, курсів і сховищ GitHub до відповідних наукових статей, які можуть допомогти вам краще їх зрозуміти. Не зволікаючи, давайте почнемо нашу дивовижну подорож у світ LLM.

Вичерпний список ресурсів для вивчення великих мовних моделей
Зображення на Поліна Танкілевич на Pexels

1. Спеціалізація Deep Learning – Coursera

посилання: Спеціалізація глибокого навчання

Опис: Глибоке навчання є основою LLM. Цей комплексний курс, який викладає Ендрю Нґ, охоплює основні теми нейронних мереж, основи комп’ютерного зору та обробки природної мови, а також те, як структурувати ваші проекти машинного навчання.

2. Stanford CS224N: НЛП із глибоким навчанням – YouTube

посилання: Stanford CS224N: НЛП із глибоким навчанням

Опис: Це золота копальня знань і забезпечує детальний вступ до передових досліджень глибинного навчання для НЛП.

3. Курс трансформерів HuggingFace – HuggingFace

посилання: Курс трансформерів HuggingFace

Опис: Цей курс вивчає НЛП за допомогою бібліотек з екосистеми HuggingFace. Він охоплює внутрішню роботу та використання таких бібліотек від HuggingFace:

трансформери
Токенізатори
Набори даних
Прискорювати

4. ChatGPT Prompt Engineering для розробників – Coursera

посилання: Швидкий інженерний курс ChatGPT

Опис: ChatGPT є популярною магістерською програмою, і цей курс ділиться найкращими практиками та основними принципами написання ефективних підказок для кращого формування відповідей.

Вичерпний список ресурсів для вивчення великих мовних моделей
Зображення створено за допомогою Leonardo.Ai

1. LLM University – Cohere

посилання: LLM університет

Опис: Cohere пропонує спеціалізований курс для опанування LLM. Їх послідовний трек, який детально охоплює теоретичні аспекти НЛП, LLM та їх архітектуру, орієнтований на початківців. Їхній непослідовний шлях призначений для досвідчених людей, яких більше цікавить практичне застосування та випадки використання цих потужних моделей, а не їхня внутрішня робота.

2. Stanford CS324: Великі мовні моделі – Стенфордський сайт

посилання: Stanford CS324: Великі мовні моделі

Опис: Цей курс глибше занурюється в тонкощі цих моделей. Ви дослідите основи, теорію, етичні та практичні аспекти цих моделей, а також отримаєте певний практичний досвід.

3. Princeton COS597G: Розуміння великих мовних моделей – Прінстонський сайт

посилання: Розуміння великих мовних моделей

Опис: Це курс для випускників, який пропонує комплексну навчальну програму, що робить його чудовим вибором для поглибленого навчання. Ви дослідите технічні основи, можливості та обмеження таких моделей, як моделі BERT, GPT, T5, моделі змішаних експертів, моделі на основі пошуку тощо.

4. ETH Zurich: Великі мовні моделі (LLM) – RycoLab

посилання: ETH Zurich: Великі мовні моделі

Опис: Цей нещодавно розроблений курс пропонує всебічне вивчення магістрів права. Зануртеся в ймовірнісні основи, моделювання нейронної мережі, процеси навчання, методи масштабування та критичні дискусії щодо безпеки та можливого зловживання.

5. Full Stack LLM Bootcamp – повний стек

посилання: Full Stack LLM Bootcamp

Опис: Навчальний табір Full Stack LLM – це актуальний для галузі курс, який охоплює такі теми, як методи швидкого проектування, основи LLM, стратегії розгортання та дизайн інтерфейсу користувача, гарантуючи, що учасники добре підготовлені до створення та розгортання програм LLM.

6. Тонка настройка великих мовних моделей – Coursera

посилання: Точне налаштування великих мовних моделей

Опис: Точне налаштування — це техніка, яка дозволяє вам адаптувати LLM до ваших конкретних потреб. Пройшовши цей курс, ви зрозумієте, коли застосовувати точне налаштування, підготовку даних для точного налаштування та як навчити свого LLM на нових даних і оцінити їх ефективність.

Вичерпний список ресурсів для вивчення великих мовних моделей
Зображення створено за допомогою Leonardo.Ai

1. Що робить ChatGPT ... і чому він працює? – Стівен Вольфрам

посилання: Що робить ChatGPT ... і чому він працює?

Опис: Цю коротку книгу написав Стівен Вольфрам, відомий вчений. Він обговорює фундаментальні аспекти ChatGPT, його походження в нейронних мережах і його досягнення в трансформаторах, механізмах уваги та обробці природної мови. Це чудове читання для тих, хто зацікавлений у дослідженні можливостей і обмежень LLM.

2. Розуміння великих мовних моделей: трансформативний список для читання – Себастьян Рашка

посилання: Розуміння великих мовних моделей: трансформативний список для читання

Опис: Він містить колекцію важливих дослідницьких статей і надає хронологічний список літератури, починаючи від ранніх статей про рекурентні нейронні мережі (RNN) до впливової моделі BERT і далі. Це безцінний ресурс для дослідників і практиків для вивчення еволюції НЛП і магістратури.

3. Серія статей: Великі мовні моделі – Джей Аламмар

посилання: Серія статей: Великі мовні моделі

Опис: Блоги Джея Аламмара є скарбницею знань для тих, хто вивчає великі мовні моделі (LLM) і трансформатори. Його блоги вирізняються своїм унікальним поєднанням візуалізацій, інтуїтивно зрозумілих пояснень і всебічного висвітлення теми.

4. Створення додатків LLM для виробництва – Чіп Гюєн

посилання: Створення програм LLM для виробництва

Опис: У цій статті обговорюються проблеми виробництва LLM. Він пропонує розуміння можливості компонування завдань і демонструє багатообіцяючі випадки використання. Будь-хто, хто цікавиться практичними магістрами права, вважатиме це дійсно цінним.

Вичерпний список ресурсів для вивчення великих мовних моделей
Зображення на RealToughCandy.com на Pexels

1. Awesome-LLM (9k ⭐)

посилання: Awesome-LLM

Опис: Це підібрана колекція документів, фреймворків, інструментів, курсів, навчальних посібників і ресурсів, зосереджених на великих мовних моделях (LLM), з особливим акцентом на ChatGPT.

2. LLMsPracticalGuide (6.9k ⭐)

посилання: Практичні посібники для великих мовних моделей

Опис: Це допомагає практикам орієнтуватися в просторі LLMs. Він заснований на опитуванні під назвою: Використання можливостей магістерських програм на практиці: опитування на ChatGPT і не тільки та це блог.

3. LLMSurvey (6.1k ⭐)

посилання: Опитування LLMS

Опис: Це колекція опитувальних документів і ресурсів, заснованих на статті під назвою: Огляд великих мовних моделей. Він також містить ілюстрацію технічної еволюції моделей серії GPT, а також еволюційний графік дослідницької роботи, проведеної на LLaMA.

4. Awesome Graph-LLM (637 ⭐)

посилання: Awesome-Graph-LLM

Опис: Це цінне джерело для людей, які цікавляться перетином методів, заснованих на графах, і LLMs. він надає колекцію дослідницьких робіт, наборів даних, контрольних показників, опитувань та інструментів, які заглиблюються в цю нову сферу.

5. Чудовий Langchain (5.4k ⭐)

посилання: awesome-langchain

Опис: LangChain — це швидка та ефективна структура для LLM-проектів, і це сховище є центром для відстеження ініціатив і проектів, пов’язаних з екосистемою LangChain.

"Повний огляд ChatGPT в епоху AIGC” – Це чудова відправна точка для початківців LLM. Він всебічно охоплює основні технології, програми та проблеми ChatGPT.
"Огляд великих мовних моделей” – Він охоплює останні досягнення в LLMs, зокрема, у чотирьох основних аспектах попереднього навчання, налаштування адаптації, використання та оцінки потенціалу.
"Проблеми та застосування великих мовних моделей” – обговорює проблеми LLM та успішні сфери застосування LLM.
"Увага – це все, що вам потрібно” – Трансформатори служать основою для GPT та інших LLM, і ця стаття представляє архітектуру Transformer.
"Анотований трансформатор” – ресурс із Гарвардського університету, який містить детальне пояснення архітектури Transformer, яка є фундаментальною для багатьох магістерських програм.
"Ілюстрований трансформер” – візуальний посібник, який допоможе вам глибоко зрозуміти архітектуру Transformer, зробивши складні концепції більш доступними.
"BERT: Попередня підготовка глибоких двонаправлених трансформаторів для розуміння мови” – Ця стаття представляє BERT, дуже впливову LLM, яка встановлює нові стандарти для багатьох завдань обробки природної мови (NLP).

У цій статті я підготував розширений список ресурсів, необхідних для вивчення великих мовних моделей (LLM). Проте навчання є динамічним процесом, і в його основі лежить обмін знаннями. Якщо ви маєте на увазі додаткові ресурси, які, на вашу думку, повинні бути частиною цього вичерпного списку, не соромтеся поділитися ними в розділі коментарів. Ваші внески можуть бути неоціненними для інших на їхньому навчальному шляху, створюючи інтерактивний простір для співпраці для збагачення знань.

Канвал Мегрін — початківець розробник програмного забезпечення, який цікавиться наукою про дані та застосуванням ШІ в медицині. Kanwal було обрано Google Generation Scholar 2022 для регіону APAC. Канвал любить ділитися технічними знаннями, пишучи статті на актуальні теми, і прагне покращити представництво жінок у технологічній індустрії.