Schalte die Kraft von gro?sprachigen Modellen (LLMs) auf: 10 kostenlose Ressourcen

Auf eine Reise in die Welt der gro?en Sprachmodelle (LLMs), der treibenden Kraft hinter intelligenten Chatbots und fortgeschrittenen Datenanalysen. Dieser umfassende Leitfaden enth?lt zehn kostenlose Ressourcen, die Ihnen helfen, LLMs unabh?ngig von Ihrem Erfahrungsniveau zu beherrschen.

Lernziele:

• Entdecken Sie zehn kostenlose LLM -Lernressourcen.
• Bewerten Sie die St?rken jeder Ressource.
• Finden Sie Ressourcen, die Ihrem Lernstil entsprechen.
• Zugang zu grundlegenden und fortschrittlichen LLM -Materialien.

Inhaltsverzeichnis:

• Einführung
• Kostenlose LLM -Lernressourcen
• Analytics Vidhyas LLM -Einführung
• Coheres LLM University
• Andrej Karpathys LLM Einführung
• Shaw Talebis praktische LLM -Einführung
• Schlüsselforschungsarbeiten zu LLMs
• Analytics Vidhyas LLM -Blog -Beitr?ge
• DeepLearning.ais llmops
• Voller Stack LLM Bootcamp
• Die LLM -Einführung von Google Cloud
• Feinabstimmung gro?e Sprachmodelle
• Abschluss
• H?ufig gestellte Fragen

10 kostenlose Ressourcen für Master LLMs:

1. Analytics Vidhyas "Erste Schritte mit LLMs": Dieser Kurs bietet einen strukturierten Weg zum Verst?ndnis von LLMs und Modelltraining unter Verwendung von Pytorch. Es umfasst kuratierte Ressourcen, praktische übungen und branchenrelevante Anwendungen.

   

   • Wichtige Themen: LLM Einführung, Pytorch-Grundlagen, Modellfeinabfindung, Textgenerierung.
   • Ideal für: Profis und Studenten, die LLMs aufbauen und fein abteilen m?chten.

2. Coheres LLM University: Tauchen Sie tief in die LLM-Implementierung mit ausführlichen Tutorials, Webinaren und praktischen Projekten ein. Ideal für die Grundlagen.

   

   • Schlüsselthemen: Textgenerierung, Bereitstellung, semantische Suche, schnelle Engineering, Lappen.
   • Ideal für: Entwickler und technische Fachkr?fte, die fortschrittliche LLM -Techniken suchen.

3. Andrej Karpathys "Intro to gro?er Sprachmodelle": Diese pr?gnante Videovorlesung bietet einen hohen überblick über LLMs, ihre Zukunft und damit verbundene Sicherheitsbedenken.

   

   • Schlüsselthemen: LLM -übersicht, zukünftige Trends, Vergleiche mit Betriebssystemen, Sicherheitsherausforderungen.
   • Ideal für: Allgemeines Publikum und diejenigen, die ein breites Verst?ndnis suchen.

4. Shaw Talebis "Eine praktische Einführung in Gro?sprachenmodelle": Eine umfassende YouTube-Wiedergabeliste mit praktischer Anleitung zur Verwendung von OpenAIs API, umarmenden Gesichtstransformatoren, Feinabstimmung und Bauen von AI-Assistenten.

   

   • Schlüsselthemen: OpenAI-API, umarmende Gesichtstransformatoren, schnelle Engineering, Feinabstimmung, benutzerdefinierte AI-Assistenten, Qlora, Lappen, semantische Suche.
   • Ideal für: KI -Entwickler und Praktiker für maschinelles Lernen.

5. Sammlung von Forschungsarbeiten zu LLMs: Eine kuratierte Liste einflussreicher Forschungsarbeiten, die grundlegende Arbeiten und fortschrittliche Techniken in der LLM -Entwicklung abdecken.

   • Schlüsselthemen: übertragungslernen, Wenge-Shot-Lernen, Anleitungsabstimmung, Modellskalierung, Effizienztechniken.
   • Ideal für: KI-Forscher und diejenigen, die ein detailliertes technisches Verst?ndnis suchen. (Liste der im Originaltext enthaltenen Artikel)

6. LLM-Blogs von Analytics Vidhya: Zugriff auf eine Fülle von Artikeln, Fallstudien und Tutorials zu verschiedenen LLM-bezogenen Themen.

   

   • Schlüsselthemen: LLM -Fallstudien, Tutorials, Branchenanwendungen.
   • Ideal für: Intermediate für fortgeschrittene Lernende. (Liste der im Originaltext enthaltenen Blog -Post -Titel)

7. LLMOPS von DeepLearning.AI: Lernen Sie, eine LLMOPS-Pipeline für überwachte Feinabstimmung zu erstellen, die Best Practices und Tools abdecken.

   

   • Wichtige Themen: LLMOPS -Pipeline -Grundlagen, überwachungsabstimmung, Tools und Technologien.
   • Ideal für: Lernende, die praktische Erfahrung in der LLM -Bereitstellung und -Optimierung suchen.

8. Full Stack LLM Bootcamp: Ein umfassendes 48-stündiges Programm (aufgezeichnete Vortr?ge erh?ltlich), die prompt Engineering, LLMOPs und erweiterte Sprachmodelle abdecken.

   

   • Schlüsselthemen: prompt Engineering, LLMOPS, Augmented Language Models, LLM -Fundamente.
   • Ideal für: Entwickler und Datenwissenschaftler, die LLM -Anwendungen erstellen m?chten.

9. Die "Einführung in Gro?sprachmodelle" von Google Cloud: Eine Cloud-fokussierte Einführung in LLMs, die die Grundlagen und die Implementierung mithilfe der Infrastruktur von Google Cloud abdeckt.

   

   • Schlüsselthemen: LLM-Grundlagen, Cloud-basierte Implementierung, Google Cloud-Tools.
   • Ideal für: Anf?nger, die sich für Cloud Computing und LLMs interessieren.

10. "Feinabstimmung gro?e Sprachmodelle": Lernen Sie die Kernprinzipien der Feinabstimmung und wie sie sich vom schnellen Engineering unterscheidet. Beinhaltet praktische Praxis mit echten Datens?tzen.

    

    • Schlüsselthemen: Fundamentaler, Vergleich mit sofortigen technischen, praktischen Anwendungen.
    • Ideal für: Datenwissenschaftler und Entwickler, die LLMs anpassen m?chten.

Abschluss:

Diese zehn kostenlosen Ressourcen bieten verschiedene Wege zum Mastering -LLMs. W?hlen Sie die Ressourcen aus, die am besten mit Ihrem Lernstil und Ihren Lernzielen übereinstimmen. Beginnen Sie noch heute Ihre LLM -Reise!

H?ufig gestellte Fragen:

• Q1. Was ist ein LLM? A: Ein gro?es Sprachmodell ist ein KI -Modell, das menschliche Sprache versteht und generiert.
• Q2. Kann ich LLMs ohne Programmierungserfahrung lernen? A: Ja, einige Ressourcen sind anf?ngerfreundlich und erfordern keine Codierungsf?higkeiten.
• Q3. Welche Ressource eignet sich am besten zum praktischen Lernen? A: Shaw Talebis Playlist und der Feinabstimmungskurs bieten hervorragende praktische Erfahrung.
• Q4. Sind diese Ressourcen für Profis geeignet? A: Ja, viele Ressourcen richten sich an Fachleute, die erweiterte LLM -Kenntnisse suchen.
• Q5. Welches Vorwissen wird ben?tigt? A: Kenntnisse im grundlegenden KI/maschinelles Lernen sind hilfreich, aber nicht immer erforderlich.

Das obige ist der detaillierte Inhalt von10 kostenlose Ressourcen zum Erlernen von LLMs. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!