10个免费资源学习LLMS

解锁大型语言模型（LLMS）的力量：10个免费资源

踏上进入大语模型（LLM）世界的旅程，这是智能聊天机器人和高级数据分析背后的推动力。该综合指南揭示了十项免费的资源，可帮助您掌握LLM，而不管您的经验水平如何。

学习目标：

• 发现十个免费的LLM学习资源。
• 评估每个资源的优势。
• 找到适合您学习风格的资源。
• 访问基础和高级LLM材料。

目录：

• 介绍
• 免费的LLM学习资源
• 分析Vidhya的LLM简介
• Cohere的LLM大学
• Andrej Karpathy的LLM介绍
• Shaw Talebi的实用LLM简介
• LLM的关键研究论文
• 分析Vidhya的LLM博客文章
• 深度学习
• 完整的堆栈LLM训练营
• Google Cloud的LLM简介
• 微调大语言模型
• 结论
• 常见问题

10个免费资源用于LLM：

1. Analytics Vidhya的“从LLMS开始”：本课程为使用Pytorch提供了一条结构化的途径，可以理解LLM和模型培训。它包括精心策划的资源，动手练习和与行业相关的应用程序。

   

   • 关键主题： LLM简介，Pytorch基础知识，模型微调，文本生成。
   • 理想选择：专业人士和学生旨在建立和微调LLM。

2. Cohere的LLM University：深入研究LLM的实施，其中包括深入的教程，网络研讨会和实践项目。超越基础的人的理想选择。

   

   • 关键主题：文本生成，部署，语义搜索，提示工程，抹布。
   • 理想选择：开发人员和技术专业人员寻求高级LLM技术。

3. Andrej Karpathy的“大型语言模型介绍”：这种简洁的视频演讲提供了对LLM，其未来和相关安全问题的高级概述。

   

   • 主要主题： LLM概述，未来趋势，与操作系统的比较，安全挑战。
   • 理想的理想选择：一般受众和寻求广泛理解的人。

4. 肖·塔莱比（Shaw Talebi）的“大语模型实用介绍”：综合YouTube播放列表，提供有关使用OpenAi的API，拥抱面部变压器，微调和建立AI助手的动手指导。

   

   • 关键主题： OpenAI API，拥抱面孔变压器，及时的工程，微调，定制AI助手，Qlora，抹布，语义搜索。
   • 理想的： AI开发人员和机器学习从业人员。

5. LLMS的研究论文收集：涵盖LLM开发中基础工作和高级技术的有影响力的研究论文清单。

   • 关键主题：转移学习，很少的学习，教学调整，模型缩放，效率技术。
   • 理想选择： AI研究人员和寻求深入技术理解的人。 （原始文本中包含的论文列表）

6. Analytics Vidhya的LLM博客：有关各种LLM相关主题的大量文章，案例研究和教程。

   

   • 主要主题： LLM案例研究，教程，行业应用。
   • 理想的：中级和高级学习者。 （原始文本中包含的博客文章列表）

7. 深度学习。EA的llmops：学会建造一条LLMOPS管道，以进行监督的微调，涵盖最佳实践和工具。

   

   • 关键主题： LLMOPS管道基础，监督调整，工具和技术。
   • 理想的：学习者在LLM部署和优化方面寻求实践经验。

8. 完整的堆栈LLM训练营：涵盖及时工程，LLMOPS和增强语言模型的全面48小时计划（可用的录制讲座）。

   

   • 关键主题：及时工程，LLMOP，增强语言模型，LLM基础。
   • 理想的：开发人员和数据科学家旨在构建LLM应用程序。

9. Google Cloud的“大型语言模型简介”：专注于LLM的介绍，使用Google Cloud的基础结构涵盖了基础知识和实现。

   

   • 关键主题： LLM基础知识，基于云的实现，Google Cloud工具。
   • 理想的：对云计算和LLM感兴趣的初学者。

10. “微调大语言模型”：了解微调的核心原理以及它与及时工程的不同。包括使用真实数据集的动手实践。

    

    • 主要主题：微调基本面，与及时工程的比较，实际应用。
    • 理想选择：数据科学家和开发人员寻求自定义LLM。

结论：

这十个免费资源为掌握LLM的途径提供了多种途径。选择最能与您的学习方式和目标保持一致的资源。今天开始您的LLM旅程！

常见问题：

• Q1。什么是LLM？答：大型语言模型是一种旨在理解和生成人类语言的AI模型。
• Q2。我可以在没有编程经验的情况下学习LLM吗？答：是的，有些资源对初学者友好，不需要编码技能。
• Q3。哪种资源最适合动手学习？答：Shaw Talebi的播放列表和微调课程提供了出色的动手体验。
• Q4。这些资源适合专业人员吗？答：是的，许多资源迎合了寻求高级LLM知识的专业人员。
• Q5。需要什么先验知识？答：基本的AI/机器学习知识很有帮助，但并非总是需要。

以上是10个免费资源学习LLMS的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！