Yazara göre resim
Bu blog yazısında 24K ⭐ yıldıza sahip ünlü bir eğitici GitHub deposunu inceleyeceğiz. Bu depo, Büyük Dil Modellerinde (LLM'ler) ücretsiz olarak uzmanlaşmanıza yardımcı olacak bir yapı sağlar. Kurs yapısını, kod örneklerini içeren Jupyter not defterlerini ve LLM'deki en son gelişmeleri kapsayan makaleleri tartışıyor olacağız.
The Büyük Dil Modeli Kursu Öğrencileri, hızla gelişen büyük dil modelleri alanında başarılı olmaları için gerekli bilgi ve becerilerle donatmak üzere tasarlanmış kapsamlı bir programdır. Temel ve gelişmiş araçları ve kavramları kapsayan üç temel bölümden oluşur. Her temel bölüm, çevrimiçi olarak ücretsiz olarak erişilebilen YouTube eğitimleri, kılavuzları ve kaynaklarıyla birlikte gelen birden fazla konuyu içerir.
LLM kursu, ücretsiz olarak kullanılabilen kaynakları, öğreticileri, videoları, not defterlerini ve makaleleri tek bir yerde sunarak yapılandırılmış bir öğrenme yöntemi sağlayan yararlı bir kılavuzdur. Tamamen yeni başlayan biri olsanız bile, temel bilgiler bölümüyle başlayabilir ve basit doğal dil ve makine öğrenimi sorunlarını çözmek için algoritmalar, teknik ve çeşitli araçlar hakkında bilgi edinebilirsiniz.
Kurs, her biri LLM uzmanlığının farklı bir yönüne odaklanan üç ana bölüme ayrılmıştır:
Yüksek Lisans Temelleri
Bu temel bölüm, LLM'leri anlamak ve onlarla çalışmak için gereken temel bilgileri ele almaktadır. Matematiği, Python programlamayı, sinir ağlarının temellerini ve doğal dil işlemeyi kapsar. Makine öğrenimine girmek veya matematiksel temellerine ilişkin anlayışını derinleştirmek isteyen herkes için bu bölüm çok değerlidir. 3Blue1Brown'un ilgi çekici video serilerinden Khan Academy'nin kapsamlı kurslarına kadar sağlanan kaynaklar, farklı öğrenme stillerine uygun çeşitli öğrenme yolları sunar.
Konu Kapalı:
- Makine Öğrenimi için Matematik
- Makine Öğrenimi için Python
- Nöral ağlar
- Doğal Dil İşleme (NLP)
LLM Bilim Adamı
Bu LLM Scientist kılavuzu, en son LLM'leri geliştirmekle ilgilenen kişiler için tasarlanmıştır. Transformer ve GPT modelleri de dahil olmak üzere LLM'lerin mimarisini kapsar ve nicemleme, dikkat mekanizmaları, ince ayar ve RLHF gibi ileri düzey konuları derinlemesine inceler. Kılavuz her konuyu ayrıntılı olarak açıklıyor ve kavramları pekiştirmek için öğreticiler ve çeşitli kaynaklar sağlıyor. Bütün konsept inşa ederek öğrenmektir.
Konu Kapalı:
- Yüksek Lisans mimarisi
- Talimat veri kümesi oluşturma
- Eğitim öncesi modeller
- Denetimli İnce Ayar
- İnsan Geri Bildiriminden Güçlendirmeli Öğrenim
- Değerlendirme
- niceleme
- Yeni Trendler
Yüksek Lisans Mühendisi
Kursun bu kısmı Yüksek Lisans'ın pratik uygulamasına odaklanmaktadır. Öğrencilere LLM tabanlı uygulamalar oluşturma ve bunları dağıtma sürecinde rehberlik edecektir. Kapsanan konular arasında LLM'lerin çalıştırılması, erişimle artırılmış nesil için vektör veritabanlarının oluşturulması, gelişmiş RAG teknikleri, çıkarım optimizasyonu ve dağıtım stratejileri yer almaktadır. Kursun bu bölümünde, LLM çözümlerinin entegrasyonu ve dağıtımı için gerekli olan vektör veritabanları için LangChain çerçevesi ve Pinecone hakkında bilgi edineceksiniz.
Konu Kapalı:
- Yüksek Lisans Programlarını Çalıştırmak
- Vektör Depolama Alanı Oluşturma
- Alma Artırılmış Nesil
- Gelişmiş RAG
- Çıkarım optimizasyonu
- Yüksek Lisans'ları dağıtma
- Yüksek Lisans'ların güvence altına alınması
Model oluşturmak, ince ayar yapmak, çıkarım yapmak ve dağıtmak oldukça karmaşık olabilir; çeşitli araçlar hakkında bilgi sahibi olmayı ve GPU belleği ile RAM kullanımına dikkat etmeyi gerektirir. Kursun, tartışılan kavramların uygulanmasında yararlı referanslar olarak hizmet edebilecek kapsamlı bir not defteri ve makale koleksiyonu sunduğu yer burasıdır.
Defterler ve Makaleler:
- Tools: LLM'lerinizi otomatik olarak değerlendirmek, modelleri birleştirmek, LLM'leri GGUF formatında nicelemek ve birleştirme modellerini görselleştirmek için kullanılan araçları kapsar.
- İnce ayar: Llama 2 gibi modellerde ince ayar yapma ve performansı artırmak için gelişmiş teknikleri kullanma konusunda adım adım kılavuzlar sunan bir Google Colab not defteri sağlar.
- niceleme: Niceleme not defterleri, 4 bit GPTQ ve GGUF niceleme metodolojilerini kullanarak LLM'leri verimlilik için optimize etmeye derinlemesine dalıyor.
İster temelleri anlamaya çalışan yeni başlayan biri olun, ister en son araştırma ve uygulamalarla güncel kalmak isteyen deneyimli bir uygulayıcı olun, Yüksek Lisans kursu Yüksek Lisans dünyasını daha derinlemesine incelemek için mükemmel bir kaynaktır. Ücretsiz olarak kullanılabilen çok çeşitli kaynakları, eğitimleri, videoları, not defterlerini ve makaleleri tek bir yerde sunar. Kurs, teorik temellerden son teknoloji LLM'lerin dağıtımına kadar LLM'lerin tüm yönlerini kapsar ve bu da onu bir LLM uzmanı olmakla ilgilenen herkes için vazgeçilmez bir kurs haline getirir. Ayrıca her bölümde tartışılan kavramları pekiştirmek amacıyla not defterleri ve makalelere yer verilmiştir.
Abid Ali Avan (@1abidaliwan), makine öğrenimi modelleri oluşturmayı seven sertifikalı bir veri bilimcisi uzmanıdır. Şu anda, makine öğrenimi ve veri bilimi teknolojileri üzerine içerik oluşturmaya ve teknik bloglar yazmaya odaklanıyor. Abid, Teknoloji Yönetimi alanında yüksek lisans ve Telekomünikasyon Mühendisliği alanında lisans derecesine sahiptir. Vizyonu, akıl hastalığı ile mücadele eden öğrenciler için bir grafik sinir ağı kullanarak bir AI ürünü oluşturmaktır.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: 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
