Остаточний список генеративних ресурсів AI

Остаточний список генеративних ресурсів AI

Мітка часу: 27 січня 2024 р., 12:30 ранку
Вихідний вузол: 3087290

Вступ

Розвиток великих мовних моделей (LLM), як-от ChatGPT, став революційним, розпочавши нову еру в нашій взаємодії з технологіями. Ці складні моделі, прикладом яких є ChatGPT, переосмислили наш спосіб взаємодії з цифровими платформами. Подумайте про це: як часто ви використовували такі інструменти, як ChatGPT, щоб легко написати електронний лист, чи застосовували генеративний штучний інтелект, щоб втілити в життя свою найсміливішу уяву через приголомшливі зображення? Ця невпинна еволюція технології Generative AI є не просто науковим досягненням; це шлях до нескінченних творчих можливостей, змінюючи наш цифровий ландшафт із захоплюючою швидкістю. Проте в цьому вихорі швидкого прогресу є помітна прогалина. Незважаючи на те, що ми дивуємося результатам Generative AI, глибше розуміння його основ і практичного застосування залишається для багатьох невловимим. Ось тут і вступає цей блог. Представляємо рішення — Generative AI Resources.

Я ретельно склав упорядкований список найкращих курсів Generative AI, щоб надати вам ці передові знання. Це не просто список; це ваша дорожня карта для розгадки магії цих дивовижних інструментів. Незалежно від того, чи ви допитливий учень, початківець ентузіаст штучного інтелекту чи професіонал, який прагне вдосконалити свої навички, ці курси задовольнять вашу жагу до знань.

Генеративні курси ШІ

Зміст

Список генеративних ресурсів ШІ для вас

Крок 1. Як розпочати роботу з Generative AI?

Якщо ви новачок у Generative AI, почніть із цього курсу Генеративний ШІ для всіх. У цьому курсі Generative AI ви дослідите роботу generative AI, загальні випадки використання та можливості. Ви також дізнаєтесь, як створювати ефективні підказки та розуміти потенційні можливості та ризики, які ця технологія створює для окремих людей, підприємств і суспільства.

Тепер наступне, що потрібно навчитися, це використання популярних інструментів Generative AI, таких як ChatGPT, Midjourney тощо. У цьому курсі на Генеративні інструменти ШІ, ви дізнаєтеся саме про це. Ви зрозумієте основи генеративного штучного інтелекту, дізнаєтеся про найпопулярніші інструменти для генерації тексту та зображення, і навіть про те, як використовувати їх для різних програм, таких як редагування зображень, створення електронних листів, створення візуального вмісту тощо.

Додаткові генеративні ресурси AI

Крок 2. Де дізнатися про Prompt Engineering?

Після того як ви дізналися про Generative AI, наступним кроком буде пограти з технологією та захопитися її можливостями. Найкращий спосіб зробити це — возитися з ChatGPT. Але чи знаєте ви, що навіть для того, щоб отримати найкраще від ChatGPT, ви повинні дізнатися про швидке проектування? Тепер ви запитаєте, що це? Ну, це спосіб взаємодії з LLM і отримання бажаного результату.

Щоб навчитися цьому, ви можете почати з цього курс по Codecademy про швидку інженерію. Це допоможе вам почати з основ. Якщо ви хочете перейти до чогось детального, я настійно рекомендую цей посібник Оперативна інженерія, що не менше, ніж курс. Незважаючи на те, що це обширний посібник, він добре структурований і вичерпно охоплює оперативне проектування, включаючи такі теми, як нульове навчання, кількакратне навчання та навчання за ланцюгом думок. Він також містить загальні поради щодо розробки хороших підказок, які ефективно вирішують будь-які випадки використання.

Додаткові генеративні ресурси AI

Генеративні ресурси AI

Крок 3: Як ви дізнаєтесь про LLM?

Тепер, коли ви взаємодіяли з ChatGPT за допомогою стандартного інтерфейсу OpenAI, настав час перейти до розробки власних систем за допомогою ChatGPT API. Для цього ви можете дослідити в цьому курсі Створення систем за допомогою ChatGPT API від DeepLearning.ai. Тут ви навчитеся розділяти складні завдання на менші та розв’язувати їх за допомогою підказок. Це покаже вам, як використовувати такий потужний інструмент, як ChatGPT, для ваших конкретних завдань.

Коли це буде зроблено, ви зможете створювати свою першу програму на базі LLM за допомогою фреймворку LangChain у цьому курсі на LangChain для розробки програм LLM. LangChain — це фреймворк із відкритим вихідним кодом для розробки додатків на основі LLM, які не обмежуються лише ChatGPT! Він дає змогу створювати контекстно-залежні програми, підключаючи LLM до даних і надаючи інструменти для налаштування, точності та релевантності. У цьому курсі ви навчитеся створювати програму LLM за допомогою LangChain, яка допоможе вам створювати особистих помічників і чат-ботів.

Що робити, якщо стандартні LLM мають статичні знання, і ви хочете розширити їх відповідно до конкретного випадку використання? Саме тоді вам потрібно буде використовувати техніку RAG для розширення LLM для створення вашої програми. Отже, що таке RAG? Що ж, RAG означає Retrieval Augmented Generation. Це стратегія, за якої ви надаєте додаткові знання LLM через систему пошуку. Це дозволяє LLM відповідати на більш конкретні запити, навіть якщо він не навчався цьому. Ви можете дізнатися про RAG та багато іншого в цьому Створення та оцінка передових додатків RAG Звичайно.

Тепер, коли ви створили систему RAG, ви помітите, що для неї є деякі обмеження. По-перше, ви помітите, що ви не завжди зможете використовувати всі отримані дані в підказці, що обмежує відповідь LLM. Іншим був би галюцинуючий ефект LLM, який важко усунути. Отже, чи не краще було б повністю налаштувати свою модель і отримати більш індивідуальний LLM? Це те, що ви покриєте в цьому курсі, де ви дізнаєтесь про точне налаштування, коли його застосовувати, як підготувати дані для точного налаштування та як навчити та оцінити свою точну модель.

Додаткові ресурси Generative AI

«Вступ до великих мовних моделей» від Karpathy: Дивись тут

  • Відео містить годинний вступний огляд магістерських програм, придатних для широкої аудиторії, які є основним технічним елементом у таких системах, як ChatGPT, Claude і Bard. Ви зрозумієте природу, майбутні напрямки та порівняння цих моделей.

«Посібник хакера з мовних моделей» Джеремі Говарда: Дивись тут

  • У цьому повчальному відео Джеремі Говард, співзасновник fast.ai, детально досліджує мовні моделі. Відео містить критичні оцінки GPT-4, практичні застосування для написання коду та аналізу даних, а також практичні поради щодо використання OpenAI API. 

«Наздоганяючи дивний світ магістратури» Саймон Віллісон: Читайте тут

  • У блозі розглядаються основи мовних моделей, їх визначення, функціонування та стислий графік розробки LLM. Він визначає найкращі моделі LLM і пропонує практичні поради, включно з використанням їх для кодування. У блозі також буде надано короткий огляд того, як навчаються магістра.

Що таке великі мовні моделі (LLM) від Analytics Vidhya? Читайте тут

  • У блозі досліджуються великі мовні моделі (LLM), заглиблюючись у їх побудову та функціонування. Він охоплює їхню загальну архітектуру, наводить приклади, обговорює програми LLM з відкритим кодом, як-от Bloom, досліджує API Hugging Face і на прикладах представляє практичні застосування. 
Генеративні курси ШІ

Крок 4: як щодо RLHF?

Ви напевно чули про RLHF. RLHF означає Reinforcement Learning from Human Feedback. Це техніка машинного навчання, яка навчає «модель винагороди» безпосередньо на основі зворотного зв’язку людини та використовує модель як винагороду для оптимізації продуктивності агента штучного інтелекту шляхом посилення. Тепер дізнайтеся про RLHF у цьому курсі DeepLearning.ai, де ви отримаєте знання про RLHF, налаштуєте LLM за допомогою RLHF, а потім нарешті навчитеся оцінювати його.

Додаток Generative AI Resources

Крок 5. Звідки ви дізнаєтеся про моделі дифузії?

Тепер генеративний штучний інтелект – це не тільки магістра права. Якщо ви хочете дізнатися про генерацію зображень за допомогою генеративного штучного інтелекту, то вам потрібно дізнатися про дифузійні моделі та як вони працюють. Для цього є приголомшливий курс від Hugging Face. Матеріал для курсу, включаючи зошити, матеріали для читання та все інше, можна знайти тут GitHub сховище. Тут ви можете знайти вміст про основні моделі дифузії, стабільну дифузію, тонке налаштування моделі дифузії тощо.

Додаткові генеративні ресурси AI

Бонус: комплексна програма Generative AI

Я знаю, що це багато курсів, які потрібно пройти, і вони не є повністю вичерпними. Ось чому я пропоную цю комплексну програму з Generative AI під назвою Програма Generative AI Pinnacle. Ця програма охоплює генеративний ШІ від початку до кінця. Він охоплює такі теми, як швидке проектування, система RAG з використанням LlamaIndex і точне налаштування LLM, включаючи LoRA, QLoRA, PEFT і стабільну дифузію.

Висновок

Сподіваюся, цей список ресурсів Generative AI був для вас корисним і ви принаймні записалися на один із курсів, наведених вище! Однак є багато інших курсів, які я тут не згадую. Якщо ви знайшли відповідний курс Generative AI, поділіться ним у коментарях нижче. Я б хотів дослідити це сам!


Хіманші Сінгх

Я любитель даних і люблю витягувати та розуміти приховані шаблони в даних. Я хочу навчатися та розвиватися у сфері машинного навчання та науки про дані.

Часова мітка:

Більше від Аналітика Vidhya