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AI のこの広大な状況の中で、大規模言語モデル (LLMS) の形で革命的な力が現れました。 それは単なる流行語ではなく、私たちの未来でもあります。 人間のようなテキストを理解して生成する彼らの能力は注目を集め、今では最も人気のある研究分野の XNUMX つとなっています。 友達と話しているかのように応答できるチャットボットや、人間によって書かれたのか AI によって書かれたのか区別することが困難になるコンテンツ生成システムを想像してください。 このようなことに興味をそそられ、LLM の中心部をさらに詳しく知りたい場合は、ここが正しい場所です。 有益な記事、コース、GitHub リポジトリから、理解を深めるのに役立つ関連研究論文に至るまで、リソースの包括的なリストを集めました。 これ以上遅らせることなく、LLM の世界への素晴らしい旅を始めましょう。
による画像 ポリーナタンキレヴィッチ ペクセルで
1. ディープラーニングの専門分野 – Coursera
リンク： ディープラーニングスペシャライゼーション
説明: 深層学習は LLM のバックボーンを形成します。 Andrew Ng が教えるこの包括的なコースでは、ニューラル ネットワークの重要なトピック、コンピューター ビジョンと自然言語処理の基礎、機械学習プロジェクトの構築方法を取り上げます。
2. スタンフォード CS224N: 深層学習を使用した NLP – YouTube
リンク： スタンフォード CS224N: 深層学習を使用した NLP
説明: これは知識の宝庫であり、NLP の深層学習における最先端の研究を徹底的に紹介します。
3. ハギングフェイストランスフォーマーコース – ハギングフェイス
リンク： ハグフェイストランスフォーマーコース
説明: このコースでは、HuggingFace エコシステムのライブラリを使用して NLP を教えます。 ここでは、HuggingFace の次のライブラリの内部動作と使用法について説明します。
- トランスフォーマー
- トークナイザー
- データセット
- 加速する
4. 開発者向けChatGPTプロンプトエンジニアリング – Coursera
リンク： ChatGPT プロンプト エンジニアリング コース
説明: ChatGPT は人気のある LLM であり、このコースでは、より良い応答を生成するための効果的なプロンプトを作成するためのベスト プラクティスと重要な原則を共有します。
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1.LLM大学 – Cohere
リンク： LLM大学
説明: Cohere は、LLM をマスターするための専門コースを提供しています。 NLP、LLM、およびそのアーキテクチャの理論的側面を詳細にカバーする一連のトラックは、初心者を対象としています。 非順次パスは、内部作業よりもこれらの強力なモデルの実践的なアプリケーションとユースケースに興味がある経験豊富な個人向けです。
2. スタンフォード CS324: 大規模言語モデル – スタンフォード サイト
説明: このコースでは、これらのモデルの複雑さをさらに深く掘り下げます。 これらのモデルの基礎、理論、倫理、実践的な側面を探求しながら、実践的な経験も積みます。
3. Princeton COS597G: 大規模言語モデルの理解 – Princeton サイト
リンク： 大規模な言語モデルを理解する
説明: 総合的なカリキュラムを提供する大学院レベルのコースであり、深く学ぶのに最適です。 BERT、GPT、T5 モデル、専門家混合モデル、検索ベースのモデルなどのモデルの技術的基礎、機能、制限について学びます。
4. チューリッヒ工科大学: 大規模言語モデル (LLM) – RycoLab
説明: この新しく設計されたコースでは、LLM の包括的な探求を提供します。 確率論的な基礎、ニューラル ネットワーク モデリング、トレーニング プロセス、スケーリング技術、セキュリティと潜在的な悪用に関する重要な議論について詳しく説明します。
5. フルスタック LLM ブートキャンプ – フルスタック
リンク： フルスタック LLM ブートキャンプ
説明: フル スタック LLM ブート キャンプは、プロンプト エンジニアリング テクニック、LLM の基礎、展開戦略、ユーザー インターフェイス設計などのトピックをカバーする業界関連のコースで、参加者は LLM アプリケーションを構築して展開するための十分な準備ができています。
6. 大規模な言語モデルの微調整 – Coursera
リンク： 大規模な言語モデルの微調整
説明: 微調整は、LLM を特定のニーズに適合させるための手法です。 このコースを完了すると、微調整をいつ適用するか、微調整のためのデータ準備、新しいデータで LLM をトレーニングしてそのパフォーマンスを評価する方法を理解できるようになります。
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1. ChatGPT は何をしているのでしょうか?なぜ機能するのでしょうか? – スティーブン・ウルフラム
リンク： ChatGPT は何をしているのでしょうか?なぜ機能するのでしょうか?
説明: この短い本は、有名な科学者であるスティーブン ウルフラムによって書かれています。 ChatGPT の基本的な側面、ニューラル ネットワークにおけるその起源、トランスフォーマー、注意メカニズム、および自然言語処理における進歩について説明します。 これは、LLM の機能と制限を調べることに興味がある人にとって、優れた読み物です。
2. 大規模な言語モデルを理解する: 変革をもたらす読書リスト – Sebastian Raschka
リンク： 大規模な言語モデルを理解する: 変革をもたらす読書リスト
説明: これには重要な研究論文が含まれており、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) に関する初期の論文から影響力のある BERT モデルやそれ以降までの、時系列の読書リストが提供されます。 研究者や実践者にとって、NLP と LLM の進化を研究するための貴重なリソースです。
3. 記事シリーズ: 大規模言語モデル – Jay Alammar
リンク： 記事シリーズ: 大規模言語モデル
説明: Jay Alammar のブログは、大規模言語モデル (LLM) とトランスフォーマーを研究している人にとっては知識の宝庫です。 彼のブログは、視覚化、直感的な説明、主題の包括的な報道を独自に組み合わせた点で際立っています。
4. 実稼働用の LLM アプリケーションの構築 – Chip Huyen
説明: この記事では、LLM を製品化する際の課題について説明します。 タスクの構成可能性についての洞察を提供し、有望なユースケースを紹介します。 実用的な LLM に興味がある人なら誰でも、これは非常に価値があると感じるでしょう。
による画像 RealToughCandy.com ペクセルで
1. 素晴らしい LLM ( 9k ⭐ )
リンク： 素晴らしい LLM
説明: これは、大規模言語モデル (LLM) に焦点を当てた論文、フレームワーク、ツール、コース、チュートリアル、およびリソースの厳選されたコレクションであり、特に ChatGPT に重点を置いています。
2.LLMs実践ガイド ( 6.9k ⭐ )
リンク： 大規模言語モデルの実践ガイド
説明: これは、実務者が LLM の広大な状況をナビゲートするのに役立ちます。 これは次のタイトルの調査論文に基づいています。 LLM の力を実際に活用する: ChatGPT とそれ以降に関する調査 & この ブログ。
3.LLMSurvey ( 6.1k ⭐ )
リンク： LLMアンケート
説明: これは、次のタイトルの論文に基づく調査論文とリソースのコレクションです。 大規模な言語モデルの調査。 また、GPT シリーズ モデルの技術進化の図や、LLaMA で行われた研究作業の進化グラフも含まれています。
4. 素晴らしいグラフ-LLM ( 637 ⭐ )
リンク： 素晴らしいグラフ LLM
説明: これは、グラフベースの手法と LLM の組み合わせに興味がある人々にとって貴重な情報源です。 この新興分野を掘り下げる研究論文、データセット、ベンチマーク、調査、ツールのコレクションを提供します。
5. 素晴らしいラングチェーン ( 5.4k ⭐ )
リンク： 素晴らしいラングチェーン
説明: LangChain は LLM プロジェクトのための高速かつ効率的なフレームワークであり、このリポジトリは LangChain のエコシステムに関連する取り組みやプロジェクトを追跡するためのハブです。
- 「AIGC時代のChatGPTに関する徹底調査” – これは、LLM の初心者にとって素晴らしい出発点です。 ChatGPT の基礎となるテクノロジー、アプリケーション、課題を包括的にカバーしています。
- 「大規模な言語モデルの調査」 – 特に、事前トレーニング、適応調整、利用率、および能力評価の XNUMX つの主要な側面における LLM の最近の進歩について説明します。
- 「大規模言語モデルの課題と応用」 – LLM の課題と LLM の成功した応用分野について説明します。
- 「注意はあなたが必要とするすべてです」 – Transformer は GPT およびその他の LLM の基礎として機能し、このペーパーでは Transformer アーキテクチャを紹介します。
- 「注釈付きトランス」 – 多くの LLM の基礎となる Transformer アーキテクチャの詳細な注釈付き説明を提供するハーバード大学のリソース。
- 「図解トランス」 – Transformer アーキテクチャを深く理解し、複雑な概念をより理解しやすくするビジュアル ガイド。
- 「BERT：言語理解のためのディープ双方向トランスフォーマーの事前トレーニング」 – この文書では、多数の自然言語処理 (NLP) タスクに新しいベンチマークを設定する非常に影響力のある LLM である BERT を紹介します。
この記事では、大規模言語モデル (LLM) を習得するために不可欠なリソースの広範なリストを厳選しました。 ただし、学習は動的なプロセスであり、その中心となるのは知識の共有です。 この包括的なリストに含めるべきだと思われる追加のリソースがある場合は、遠慮なくコメント セクションで共有してください。 あなたの貢献は、知識を豊かにするためのインタラクティブで協力的なスペースを作成し、他の学習者にとって非常に貴重なものとなる可能性があります。
カンワル・メーリーン は、データ サイエンスと医療における AI の応用に強い関心を持つ意欲的なソフトウェア開発者です。 Kanwal は、APAC 地域の Google Generation Scholar 2022 に選ばれました。 Kanwal は、流行のトピックに関する記事を書いて技術知識を共有することを好み、技術業界における女性の割合を改善することに情熱を注いでいます。
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- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源： https://www.kdnuggets.com/a-comprehensive-list-of-resources-to-master-large-language-models?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=a-comprehensive-list-of-resources-to-master-large-language-models
