10個免費資源學習LLMS
解鎖大型語言模型(LLMS)的力量:10個免費資源
踏上進入大語模型(LLM)世界的旅程,這是智能聊天機器人和高級數據分析背後的推動力。該綜合指南揭示了十項免費的資源,可幫助您掌握LLM,而不管您的經驗水平如何。
學習目標:
- 發現十個免費的LLM學習資源。
- 評估每個資源的優勢。
- 找到適合您學習風格的資源。
- 訪問基礎和高級LLM材料。
目錄:
- 介紹
- 免費的LLM學習資源
- 分析Vidhya的LLM簡介
- Cohere的LLM大學
- Andrej Karpathy的LLM介紹
- Shaw Talebi的實用LLM簡介
- LLM的關鍵研究論文
- 分析Vidhya的LLM博客文章
- 深度學習
- 完整的堆棧LLM訓練營
- Google Cloud的LLM簡介
- 微調大語言模型
- 結論
- 常見問題
10個免費資源用於LLM:
-
Analytics Vidhya的“從LLMS開始”:本課程為使用Pytorch提供了一條結構化的途徑,可以理解LLM和模型培訓。它包括精心策劃的資源,動手練習和與行業相關的應用程序。
- 關鍵主題: LLM簡介,Pytorch基礎知識,模型微調,文本生成。
- 理想選擇:專業人士和學生旨在建立和微調LLM。
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Cohere的LLM University:深入研究LLM的實施,其中包括深入的教程,網絡研討會和實踐項目。超越基礎的人的理想選擇。
- 關鍵主題:文本生成,部署,語義搜索,提示工程,抹布。
- 理想選擇:開發人員和技術專業人員尋求高級LLM技術。
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Andrej Karpathy的“大型語言模型介紹”:這種簡潔的視頻演講提供了對LLM,其未來和相關安全問題的高級概述。
- 主要主題: LLM概述,未來趨勢,與操作系統的比較,安全挑戰。
- 理想的理想選擇:一般受眾和尋求廣泛理解的人。
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肖·塔萊比(Shaw Talebi)的“大語模型實用介紹”:綜合YouTube播放列表,為使用OpenAI的API,擁抱Face Transformers,微調和建立AI助手提供動手指導。
- 關鍵主題: OpenAI API,擁抱面孔變壓器,及時的工程,微調,定制AI助手,Qlora,抹布,語義搜索。
- 理想的: AI開發人員和機器學習從業人員。
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LLMS的研究論文收集:涵蓋LLM開發中基礎工作和高級技術的有影響力的研究論文清單。
- 關鍵主題:轉移學習,很少的學習,教學調整,模型縮放,效率技術。
- 理想選擇: AI研究人員和尋求深入技術理解的人。 (原始文本中包含的論文列表)
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Analytics Vidhya的LLM博客:有關各種LLM相關主題的大量文章,案例研究和教程。
- 主要主題: LLM案例研究,教程,行業應用。
- 理想的:中級和高級學習者。 (原始文本中包含的博客文章列表)
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深度學習。 EA的llmops:學會建造一條LLMOPS管道,以進行監督的微調,涵蓋最佳實踐和工具。
- 關鍵主題: LLMOPS管道基礎,監督調整,工具和技術。
- 理想的:學習者在LLM部署和優化方面尋求實踐經驗。
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完整的堆棧LLM訓練營:涵蓋及時工程,LLMOPS和增強語言模型的全面48小時計劃(可用的錄製講座)。
- 關鍵主題:及時工程,LLMOP,增強語言模型,LLM基礎。
- 理想的:開發人員和數據科學家旨在構建LLM應用程序。
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Google Cloud的“大型語言模型簡介”:專注於LLM的介紹,使用Google Cloud的基礎結構涵蓋了基礎知識和實現。
- 關鍵主題: LLM基礎知識,基於雲的實現,Google Cloud工具。
- 理想的:對雲計算和LLM感興趣的初學者。
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“微調大語言模型”:了解微調的核心原理以及它與及時工程的不同。包括使用真實數據集的動手實踐。
- 主要主題:微調基本面,與及時工程的比較,實際應用。
- 理想選擇:數據科學家和開發人員尋求自定義LLM。
結論:
這十個免費資源為掌握LLM的途徑提供了多種途徑。選擇最能與您的學習方式和目標保持一致的資源。今天開始您的LLM旅程!
常見問題:
- Q1。什麼是LLM?答:大型語言模型是一種旨在理解和生成人類語言的AI模型。
- Q2。我可以在沒有編程經驗的情況下學習LLM嗎?答:是的,有些資源對初學者友好,不需要編碼技能。
- Q3。哪種資源最適合動手學習?答:Shaw Talebi的播放列表和微調課程提供了出色的動手體驗。
- Q4。這些資源適合專業人員嗎?答:是的,許多資源迎合了尋求高級LLM知識的專業人員。
- Q5。需要什麼先驗知識?答:基本的AI/機器學習知識很有幫助,但並非總是需要。
以上是10個免費資源學習LLMS的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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