Afbeelding door auteur
 

In deze blogpost bespreken we een beroemde educatieve GitHub-repository met 24K ⭐ sterren. Deze repository biedt een structuur waarmee u gratis Large Language Models (LLM's) onder de knie kunt krijgen. We bespreken de cursusstructuur, Jupyter-notebooks die codevoorbeelden bevatten en artikelen die de nieuwste LLM-ontwikkelingen behandelen.

De Grote taalmodelcursus is een uitgebreid programma dat is ontworpen om leerlingen uit te rusten met de nodige vaardigheden en kennis om uit te blinken in het snel evoluerende veld van grote taalmodellen. Het bestaat uit drie kernonderdelen die fundamentele en geavanceerde tools en concepten omvatten. Elke kernsectie bevat meerdere onderwerpen die worden geleverd met YouTube-tutorials, handleidingen en bronnen die gratis online beschikbaar zijn.

De LLM-cursus is een nuttige gids die een gestructureerde manier van leren biedt door op één plek gratis beschikbare bronnen, tutorials, video's, notitieboekjes en artikelen aan te bieden. Zelfs als je een complete beginner bent, kun je beginnen met het gedeelte over de basisbeginselen en leren over algoritmen en technische en verschillende hulpmiddelen om eenvoudige problemen met natuurlijke taal en machinaal leren op te lossen.

De cursus is verdeeld in drie hoofddelen, elk gericht op een ander aspect van LLM-expertise:

LLM-grondbeginselen

Dit fundamentele deel behandelt de essentiële kennis die nodig is voor het begrijpen van en werken met LLM's. Het behandelt wiskunde, programmeren in Python, de basisprincipes van neurale netwerken en natuurlijke taalverwerking. Voor iedereen die zich wil verdiepen in machine learning of zijn/haar begrip van de wiskundige onderbouwing ervan wil verdiepen, is dit gedeelte van onschatbare waarde. De aangeboden bronnen, van de boeiende videoseries van 3Blue1Brown tot de uitgebreide cursussen van Khan Academy, bieden een verscheidenheid aan leertrajecten die geschikt zijn voor verschillende leerstijlen.

Behandelde onderwerpen:

1. Wiskunde voor machinaal leren
2. Python voor machinaal leren
3. Neurale netwerken
4. Natuurlijke taalverwerking (NLP)

De LLM-wetenschapper 

Deze LLM Scientist-gids is bedoeld voor personen die geïnteresseerd zijn in het ontwikkelen van geavanceerde LLM's. Het behandelt de architectuur van LLM's, inclusief Transformer- en GPT-modellen, en gaat dieper in op geavanceerde onderwerpen zoals kwantisering, aandachtsmechanismen, fijnafstemming en RLHF. De gids legt elk onderwerp in detail uit en biedt tutorials en verschillende bronnen om de concepten te verstevigen. Het hele concept is: leren door te bouwen.

Behandelde onderwerpen:

1. De LLM-architectuur
2. Een instructiedataset bouwen
3. Modellen vóór training
4. Begeleide fijnafstemming
5. Versterking leren van menselijke feedback
6. Evaluatie
7. quantisatie
8. Nieuwe trends

De LLM-ingenieur

Dit deel van de cursus richt zich op de praktische toepassing van LLM's. Het begeleidt leerlingen bij het maken van op LLM gebaseerde applicaties en het implementeren ervan. De onderwerpen die aan bod komen zijn onder meer het uitvoeren van LLM's, het bouwen van vectordatabases voor het genereren van ophaalmogelijkheden, geavanceerde RAG-technieken, inferentie-optimalisatie en implementatiestrategieën. Tijdens dit deel van de cursus leer je over het LangChain-framework en Pinecone voor vectordatabases, die essentieel zijn voor het integreren en implementeren van LLM-oplossingen.

Behandelde onderwerpen:

1. LLM's uitvoeren
2. Een vectoropslag bouwen
3. Ophalen Augmented Generation
4. Geavanceerde RAG
5. Optimalisatie van gevolgtrekkingen
6. LLM's inzetten
7. LLM's beveiligen

Het bouwen, afstemmen, afleiden en implementeren van modellen kan behoorlijk complex zijn en vereist kennis van verschillende tools en zorgvuldige aandacht voor GPU-geheugen en RAM-gebruik. Hier biedt de cursus een uitgebreide verzameling notitieboekjes en artikelen die kunnen dienen als nuttige referenties voor het implementeren van de besproken concepten. 

Notebooks en artikelen over: 

• Tools: Het behandelt tools voor het automatisch evalueren van uw LLM's, het samenvoegen van modellen, het kwantificeren van LLM's in GGUF-indeling en het visualiseren van samenvoegmodellen. 
• Scherpstellen: Het biedt een Google Colab-notebook voor stapsgewijze handleidingen voor het verfijnen van modellen zoals Llama 2 en het gebruik van geavanceerde technieken voor prestatieverbetering. 
• kwantificering: De kwantiseringsnotebooks duiken diep in het optimaliseren van LLM's voor efficiëntie met behulp van 4-bit GPTQ- en GGUF-kwantiseringsmethodologieën.

Of u nu een beginner bent die de basisprincipes wil begrijpen of een doorgewinterde beoefenaar die op de hoogte wil blijven van de nieuwste onderzoeken en toepassingen, de LLM-cursus is een uitstekende bron om dieper in de wereld van LLM's te duiken. Het biedt een breed scala aan gratis beschikbare bronnen, tutorials, video's, notitieboekjes en artikelen, allemaal op één plek. De cursus behandelt alle aspecten van LLM's, van theoretische grondslagen tot het inzetten van geavanceerde LLM's, waardoor het een onmisbare cursus is voor iedereen die geïnteresseerd is om een ​​LLM-expert te worden. Daarnaast zijn er notitieboekjes en artikelen opgenomen om de concepten die in elke sectie worden besproken te versterken.
 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) is een gecertificeerde datawetenschapper-professional die dol is op het bouwen van machine learning-modellen. Momenteel richt hij zich op het creëren van content en het schrijven van technische blogs over machine learning en data science-technologieën. Abid heeft een Master in Technologie Management en een Bachelor in Telecommunicatie Engineering. Zijn visie is om een ​​AI-product te bouwen met behulp van een grafisch neuraal netwerk voor studenten die worstelen met een psychische aandoening.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.kdnuggets.com/ree-mastery-course-become-a-large-language-model-expert?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=free-mastery-course-become-a-large-language-model-expert