大規(guī)模な言語モデル（LLMS）のパワーのロックを解除：10無料リソース

大規(guī)模な言語モデル（LLMS）の世界への旅、インテリジェントなチャットボットの背後にある原動力、高度なデータ分析に乗り出します。この包括的なガイドは、経験レベルに関係なく、LLMSをマスターするのに役立つ10の無料リソースを発表します。

學(xué)習(xí)目標(biāo)：

• 10の無料LLM學(xué)習(xí)リソースを発見してください。
• 各リソースの強(qiáng)度を評価します。
• 學(xué)習(xí)スタイルに合ったリソースを見つけてください。
• 基礎(chǔ)と高度なLLM材料にアクセスします。

目次：

• 導(dǎo)入
• 無料のLLM學(xué)習(xí)リソース
• Analytics VidhyaのLLMはじめに
• Cohere's LLM University
• Andrej KarpathyのLLMはじめに
• Shaw Talebiの実用的なLLMはじめに
• LLMに関する重要な研究論文
• Analytics VidhyaのLLMブログ投稿
• deeplearning.aiのllmops
• フルスタックLLMブートキャンプ
• Google CloudのLLMはじめに
• 大型言語モデルの微調(diào)整
• 結(jié)論
• よくある質(zhì)問

LLMをマスターするための10の無料リソース：

1. Analytics Vidhyaの「LLMSの始め」：このコースは、Pytorchを使用してLLMSとモデルトレーニングを理解するための構(gòu)造化されたパスを提供します。キュレーションされたリソース、実踐的なエクササイズ、業(yè)界関連のアプリケーションが含まれます。

   

   • 重要なトピック： LLMはじめに、Pytorchの基本、モデルの微調(diào)整、テキスト生成。
   • 理想的： LLMSの構(gòu)築と微調(diào)整を目指している専門家と學(xué)生。

2. Cohere's LLM University：詳細(xì)なチュートリアル、ウェビナー、および実用的なプロジェクトを使用して、LLMの実裝に深く掘り下げます。基本を超えた人々に最適です。

   

   • 主要なトピック：テキスト生成、展開、セマンティック検索、プロンプトエンジニアリング、RAG。
   • 理想的：高度なLLMテクニックを求めている開発者と技術(shù)専門家。

3. Andrej Karpathyの「大規(guī)模な言語モデルへのイントロ」：この簡潔なビデオ講義は、LLMS、將來、および関連するセキュリティの懸念の高レベルの概要を提供します。

   

   • 主要なトピック： LLMの概要、將來の傾向、オペレーティングシステムとの比較、セキュリティの課題。
   • 理想：一般的な視聴者と幅広い理解を求めている人たち。

4. Shaw Talebiの「大規(guī)模な言語モデルへの実用的な紹介」： OpenaiのAPIの使用、フェイストランス、微調(diào)整、AIアシスタントの構(gòu)築に関する実踐的なガイダンスを提供する包括的なYouTubeプレイリスト。

   

   • 主要なトピック： Openai API、フェイストランスの抱きしめ、迅速なエンジニアリング、微調(diào)整、カスタムAIアシスタント、Qlora、RAG、セマンティック検索。
   • 理想的： AI開発者および機(jī)械學(xué)習(xí)実踐者。

5. LLMSに関する研究論文のコレクション： LLM開発における基本的な研究と高度な技術(shù)をカバーする影響力のある研究論文のキュレーションリスト。

   • 重要なトピック：転送學(xué)習(xí)、少數(shù)のショット學(xué)習(xí)、指導(dǎo)チューニング、モデルのスケーリング、効率技術(shù)。
   • 理想的： AI研究者と詳細(xì)な技術(shù)的理解を求めている研究者。 （元のテキストに含まれる論文のリスト）

6. Analytics VidhyaのLLMブログ：さまざまなLLM関連トピックに関する豊富な記事、ケーススタディ、チュートリアルにアクセスします。

   

   • 主要なトピック： LLMケーススタディ、チュートリアル、業(yè)界アプリケーション。
   • 理想的：中級から上級學(xué)習(xí)者。 （元のテキストに含まれるブログ投稿タイトルのリスト）

7. deeplearning.aiのllmops：監(jiān)視された微調(diào)整のためのLLMOPSパイプラインを構(gòu)築することを?qū)Wび、ベストプラクティスとツールをカバーします。

   

   • 主要なトピック： LLMOPSパイプラインの基礎(chǔ)、監(jiān)視されたチューニング、ツール、テクノロジー。
   • 理想的： LLMの展開と最適化の実踐的な経験を求めている學(xué)習(xí)者。

8. フルスタックLLM BootCamp：迅速なエンジニアリング、LLMOPS、および拡張言語モデルをカバーする包括的な48時間プログラム（録音された講義）。

   

   • 主要なトピック：プロンプトエンジニアリング、LLMOPS、拡張言語モデル、LLM財団。
   • 理想的： LLMアプリケーションの構(gòu)築を目的とした開発者とデータサイエンティスト。

9. Google Cloudの「大規(guī)模な言語モデルの紹介」： LLMSのクラウドに焦點(diǎn)を當(dāng)てた紹介。GoogleCloudのインフラストラクチャを使用した基本と実裝をカバーしています。

   

   • 主要なトピック： LLMの基本、クラウドベースの実裝、Googleクラウドツール。
   • 理想的：クラウドコンピューティングとLLMSに興味のある初心者。

10. 「大規(guī)模な言語モデルの微調(diào)整」：微調(diào)整の核となる原則と、それが迅速なエンジニアリングとどのように異なるかを?qū)Wびます。実際のデータセットを使用した実踐的な練習(xí)が含まれています。

    

    • 主要なトピック：微調(diào)整の基礎(chǔ)、迅速なエンジニアリングとの比較、実用的なアプリケーション。
    • 理想的： LLMSをカスタマイズしようとするデータサイエンティストと開発者。

結(jié)論：

これらの10の無料リソースは、LLMSをマスターするための多様な経路を提供します。學(xué)習(xí)スタイルと目標(biāo)に最適なリソースを選択してください。今日LLMの旅を始めましょう！

よくある質(zhì)問：

• Q1。 LLMとは何ですか？ A：大規(guī)模な言語モデルは、人間の言語を理解して生成するように設(shè)計されたAIモデルです。
• Q2。プログラミングの経験なしでLLMを?qū)Wぶことはできますか？ A：はい、一部のリソースは初心者向けで、コーディングスキルは必要ありません。
• Q3。実踐的な學(xué)習(xí)に最適なリソースはどれですか？ A：Shaw Talebiのプレイリストと微調(diào)整コースは、優(yōu)れた実踐的な體験を提供します。
• Q4。これらのリソースは専門家に適していますか？ A：はい、多くのリソースが高度なLLM知識を求めている専門家に対応しています。
• Q5。どのような事前知識が必要ですか？ A：基本的なAI/機(jī)械學(xué)習(xí)知識は役立ちますが、常に必要ではありません。

以上がLLMSを?qū)W習(xí)するための10の無料リソースの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。