Déverrouillez la puissance des modèles de grande langue (LLMS): 10 ressources gratuites

Embarquez dans un voyage dans le monde des modèles de grande langue (LLMS), la force motrice derrière les chatbots intelligents et l'analyse avancée des données. Ce guide complet dévoile dix ressources gratuites pour vous aider à ma?triser les LLM, quel que soit votre niveau d'expérience.

Objectifs d'apprentissage:

• Découvrez dix ressources d'apprentissage LLM gratuites.
• évaluez les forces de chaque ressource.
• Trouvez des ressources qui conviennent à votre style d'apprentissage.
• Accès aux matériaux LLM fondamentaux et avancés.

Table des matières:

• Introduction
• Ressources d'apprentissage LLM gratuites
• Analytics Vidhya's LLM Introduction
• Cohere's LLM University
• Introduction du LLM d'Andrej Karpathy
• Introduction LLM pratique de Shaw Talebi
• Documents de recherche clés sur les LLM
• Articles de blog LLM de l'analytique VIDHYA
• Deeplearning.ai's llmops
• Bootcamp LLM de pile complet
• Introduction LLM de Google Cloud
• Modèles de grande langue au réglage fin
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

10 ressources gratuites pour ma?triser les LLMS:

1. "Le démarrage avec LLMS" de l'analyse VIDHYA: ce cours fournit un chemin structuré pour comprendre les LLM et la formation des modèles, en utilisant Pytorch. Il comprend des ressources organisées, des exercices pratiques et des applications pertinentes dans l'industrie.

   

   • Sujets clés: introduction LLM, bases pytorch, réglage fin du modèle, génération de texte.
   • Idéal pour: les professionnels et les étudiants visant à construire et à affiner les LLM.

2. Cohere's LLM University: plongez profondément dans la mise en ?uvre de LLM avec des tutoriels approfondis, des webinaires et des projets pratiques. Idéal pour ceux au-delà des bases.

   

   • Sujets clés: génération de texte, déploiement, recherche sémantique, ingénierie rapide, chiffon.
   • Idéal pour: développeurs et professionnels techniques à la recherche de techniques avancées de LLM.

3. "Intro to Big Language Models d'Andrej Karpathy: cette conférence vidéo concise fournit un aper?u de haut niveau des LLM, de leur avenir et des problèmes de sécurité associés.

   

   • Sujets clés: Présentation LLM, tendances futures, comparaisons avec les systèmes d'exploitation, défis de sécurité.
   • Idéal pour: le public général et ceux qui recherchent une large compréhension.

4. ?A Practical Introduction to Langing Models? de Shaw Talebi: une liste de lecture YouTube complète offrant des conseils pratiques sur l'utilisation de l'API d'Openai, des transformateurs de visage étreintes, du réglage fin et de la construction d'assistants d'IA.

   

   • Sujets clés: API Openai, transformateurs de face étreintes, ingénierie rapide, réglage fin, assistants AI personnalisés, Qlora, chiffon, recherche sémantique.
   • Idéal pour: les développeurs d'IA et les praticiens de l'apprentissage automatique.

5. Collection d'articles de recherche sur les LLM: une liste organisée d'articles de recherche influents couvrant le travail fondamental et les techniques avancées dans le développement de LLM.

   • Sujets clés: apprentissage du transfert, apprentissage à quelques coups, réglage des instructions, mise à l'échelle du modèle, techniques d'efficacité.
   • Idéal pour: les chercheurs d'IA et ceux qui recherchent une compréhension technique approfondie. (Liste des articles inclus dans le texte d'origine)

6. Analytics Blogs LLM de Vidhya: Accédez à une multitude d'articles, d'études de cas et de tutoriels sur divers sujets liés à la LLM.

   

   • Sujets clés: études de cas LLM, tutoriels, applications de l'industrie.
   • Idéal pour: les apprenants intermédiaires à avancés. (Liste des titres d'articles de blog inclus dans le texte original)

7. DeepLearning.ai's LLMOPS: Apprenez à construire un pipeline LLMOPS pour un réglage fin supervisé, couvrant les meilleures pratiques et outils.

   

   • Sujets clés: Fondamentaux de pipeline LLMOPS, réglage supervisé, outils et technologies.
   • Idéal pour: les apprenants recherchent une expérience pratique dans le déploiement et l'optimisation LLM.

8. Full Stack LLM Bootcamp: un programme complet de 48 heures (conférences enregistrées disponibles) couvrant l'ingénierie rapide, les LLMops et les modèles de langue augmentée.

   

   • Sujets clés: ingénierie rapide, LLMOPS, modèles de langage augmenté, fondations LLM.
   • Idéal pour: les développeurs et les scientifiques des données visant à créer des applications LLM.

9. ?Introduction aux modèles de langues? de Google Cloud: une introduction axée sur le cloud aux LLM, couvrant les bases et la mise en ?uvre à l'aide de l'infrastructure de Google Cloud.

   

   • Sujets clés: bases LLM, implémentation basée sur le cloud, outils de cloud Google.
   • Idéal pour: les débutants intéressés par le cloud computing et les LLM.

10. "Modèles de grande langue à réglage fin": Apprenez les principes fondamentaux du réglage fin et la fa?on dont il diffère de l'ingénierie rapide. Comprend une pratique pratique avec de vrais ensembles de données.

    

    • Sujets clés: fondamentaux de réglage fin, comparaison avec l'ingénierie rapide, applications pratiques.
    • Idéal pour: les scientifiques des données et les développeurs cherchant à personnaliser les LLM.

Conclusion:

Ces dix ressources gratuites offrent diverses voies pour ma?triser les LLM. Choisissez les ressources qui s'alignent le mieux avec votre style d'apprentissage et vos objectifs. Commencez votre voyage LLM aujourd'hui!

Questions fréquemment posées:

• Q1. Qu'est-ce qu'un LLM? R: Un modèle grand langage est un modèle d'IA con?u pour comprendre et générer un langage humain.
• Q2. Puis-je apprendre les LLM sans expérience de programmation? R: Oui, certaines ressources sont adaptées aux débutants et ne nécessitent pas de compétences de codage.
• Q3. Quelle ressource est la meilleure pour l'apprentissage pratique? R: La playlist de Shaw Talebi et le cours de réglage fin offrent une excellente expérience pratique.
• Q4. Ces ressources sont-elles adaptées aux professionnels? R: Oui, de nombreuses ressources s'adressent aux professionnels à la recherche de connaissances avancées LLM.
• Q5. Quelles connaissances préalables sont nécessaires? R: Les connaissances de base AI / Machine Learning sont utiles mais pas toujours nécessaires.

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