LLMSを学習するための10の無料リソース

大規模な言語モデル（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。

学習目標：

• 10の無料LLM学習リソースを発見してください。
• 各リソースの強度を評価します。
• 学習スタイルに合ったリソースを見つけてください。
• 基礎と高度なLLM材料にアクセスします。

目次：

• 導入
• 無料のLLM学習リソース
• 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整
• 結論
• よくある質問

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、実践的なエクササイズ、業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、モデルの微調整、テキスト生成。
   • 理想的： LLMSの構築と微調整を目指している専門家と学生。

2. Cohere's LLM University：詳細なチュートリアル、ウェビナー、および実用的なプロジェクトを使用して、LLMの実装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専門家。

3. Andrej Karpathyの「大規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、将来、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、将来の傾向、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、微調整、AIアシスタントの構築に関する実践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開発者および機械学習実践者。

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：転送学習、少数のショット学習、指導チューニング、モデルのスケーリング、効率技術。
   • 理想的： AI研究者と詳細な技術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、業界アプリケーション。
   • 理想的：中級から上級学習者。 （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：監視された微調整のためのLLMOPSパイプラインを構築することを学び、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、監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践的な経験を求めている学習者。

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「大規模な言語モデルの紹介」： LLMSのクラウドに焦点を当てた紹介。GoogleCloudのインフラストラクチャを使用した基本と実装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装、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. 「大規模な言語モデルの微調整」：微調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学びます。実際のデータセットを使用した実践的な練習が含まれています。

    

    • 主要なトピック：微調整の基礎、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。学習スタイルと目標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！

よくある質問：

• Q1。 LLMとは何ですか？ A：大規模な言語モデルは、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を学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。実践的な学習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整コースは、優れた実践的な体験を提供します。
• 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/機械学習知識は役立ちますが、常に必要ではありません。

以上がLLMSを学習するための10の無料リソースの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。