Mọi thứ bạn cần về Đại học LLM của Cohere - KDnuggets

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Mọi thứ bạn cần về Đại học LLM của Cohere
Hình ảnh của Tác giả

You’ve probably been hearing a lot about Large Language Models (LLMs). Some of you are interested in what the future holds. Some are wondering “How do I involve myself in this?!”. Regardless of what your thoughts about LLMs are – the end goal is to want to learn more about it. If you want to learn about LLMs to transition to a different career in the tech industry – The LLM University by Cohere can help you with exactly that!

We are seeing more and more developers interested in taking their careers with LLMs to the next level. Natural language processing (NLP) is an area that a lot of developers thought they’d not dive into. But with the growth of LLMs and organizations such as Cohere providing education content – it’s making the transition a lot easier.

Mạch lạc nhằm mục đích xây dựng tương lai của ngôn ngữ AI bằng cách trao quyền cho các nhà phát triển và doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm cho phép họ nắm bắt được giá trị kinh doanh thiết yếu bằng ngôn ngữ AI. Để đáp ứng điều này, họ đã tạo ra Đại học LLM dành cho các nhà phát triển muốn tìm hiểu thêm về NLP và LLM.

Họ cung cấp một chương trình giảng dạy toàn diện nhằm mục đích cung cấp cho sinh viên và nhà phát triển kiến thức nền tảng tốt về NLP và dựa trên đó để phát triển các ứng dụng của riêng họ.

Don’t feel nervous when you hear that it’s for developers – because they are here to cater to all types of people from all types of backgrounds. You will learn the basics of NLP and LLMs and build on your knowledge to a more advanced level, such as building and using text representation and text generation models.

Khía cạnh lý thuyết có những giải thích và so sánh rõ ràng với các ví dụ hỗ trợ và khía cạnh thực tế có các ví dụ về mã để củng cố kiến thức của bạn. Khi đã hiểu rõ về lĩnh vực này, bạn sẽ kiểm tra kỹ năng của mình bằng các bài tập thực hành, sau đó cho phép bạn xây dựng và triển khai các mô hình của riêng mình.

Lộ trình học tập

Vậy làm thế nào mà làm việc? Người mới bắt đầu và người trung gian cùng nhau? Không. Vì vậy, có hai cách để học:

Tuần tự

Nếu bạn là một kỹ sư máy học mới, bạn có thể cảm thấy thoải mái hơn khi bắt đầu với NLP và LLM. Với lộ trình tuần tự, bạn sẽ tìm hiểu những kiến thức cơ bản về NLP và LLM cũng như kiến trúc của chúng.

Mặc dù lộ trình này yêu cầu rất ít kiến thức nền tảng, nhưng bạn vẫn có thể nâng cao kiến thức của mình về Machine Learning và NLP bằng cách sử dụng tài liệu sau: Phụ lục 1.

Không liên tiêp

Nếu bạn cảm thấy tự tin hơn một chút về những điều cơ bản của NLP và LLM, bạn có thể không muốn bắt đầu từ những điều cơ bản. Bạn có thể bỏ qua các mô-đun cơ bản này và có thể chuyển sang các mô-đun cụ thể phù hợp với yêu cầu của bạn hoặc sẽ giúp bạn thực hiện một dự án cụ thể. Bạn có thể xem điều này đòi hỏi gì bằng cách xem tài liệu sau: Phụ lục 2.

Chương trình giảng dạy của Đại học LLM

Want to know what you will be learning about? Let’s dive in…

Trong các mô-đun chính sau đây, bạn sẽ tìm hiểu về LLM, cách chúng hoạt động và làm việc trong các phòng thí nghiệm thực hành thực tế để xây dựng các ứng dụng ngôn ngữ của riêng bạn. Mô-đun đầu tiên hoàn toàn tập trung vào lý thuyết, sau đó trong mô-đun 2, 3 và 4, bạn sẽ có sự kết hợp giữa lý thuyết và thực hành thực hành với các phòng thí nghiệm mã.

Đây là các mô-đun:

Mô-đun 1: Mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

Trong mô-đun này, bạn sẽ tìm hiểu những kiến thức cơ bản về LLM, cũng như tìm hiểu thêm về phần nhúng, sự chú ý, kiến trúc mô hình máy biến áp, tìm kiếm ngữ nghĩa cũng như các ví dụ thực tế và bài tập thực hành.

Mô-đun 2: Trình bày văn bản với các điểm cuối Cohere

In the second module, you will go through theory as well as practical labs where you will learn how to use Cohere’s endpoints for phân loại, Nhúngvà Tìm kiếm ngữ nghĩa. Đến cuối mô-đun này, bạn sẽ tìm hiểu cách viết mã để gọi API Cohere cho một số điểm cuối khác nhau.

Mô-đun 3: Tạo văn bản với các điểm cuối mạch lạc

Trong mô-đun thứ ba, bạn sẽ tìm hiểu về cách sử dụng phương pháp học tập tổng quát để tạo văn bản. Bạn sẽ bắt đầu với lớp học lập trình hướng dẫn bạn cách sử dụng điểm cuối được tạo và sau đó nắm vững kỹ thuật nhắc nhở.

Mô-đun 4: Triển khai

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, việc triển khai! Khi xây dựng ứng dụng của mình, bạn sẽ học cách triển khai chúng bằng cách sử dụng các nền tảng và khung, chẳng hạn như AWS SageMaker, Hợp lý hóavà API nhanh.

Khi bạn đã hoàn thành các mô-đun này, bạn sẽ làm chủ được thế giới NLP và mở ra một thế giới cơ hội mới trong công nghệ ngôn ngữ đang phát triển.

Để bạn nhận được sự trợ giúp cần thiết, Cohere đang tiếp nhận lứa học viên đầu tiên và cùng nhau hướng dẫn họ xem các tài liệu của khóa học. Họ cũng có các nhóm đọc sách và sẽ tổ chức các sự kiện độc quyền. Bạn có thể đăng ký cộng đồng Discord của họ: Cohere’s Discord community nơi bạn sẽ có thể kết nối với những người học khác, giúp đỡ lẫn nhau trong suốt quá trình, chia sẻ ý tưởng và cùng nhau xây dựng.

Nisha Arya là Nhà khoa học dữ liệu, Nhà văn kỹ thuật tự do và Quản lý cộng đồng tại KDnuggets. Cô ấy đặc biệt quan tâm đến việc cung cấp lời khuyên hoặc hướng dẫn về nghề nghiệp Khoa học dữ liệu và kiến thức dựa trên lý thuyết về Khoa học dữ liệu. Cô ấy cũng mong muốn khám phá những cách khác nhau mà Trí tuệ nhân tạo có thể mang lại lợi ích cho tuổi thọ con người. Một người ham học hỏi, tìm cách mở rộng kiến thức công nghệ và kỹ năng viết của mình, đồng thời giúp hướng dẫn người khác.