Mulailah dengan Model Bahasa Besar (LLM) - Menjadi ahli secara gratis!
Panduan lengkap untuk memulai dan meningkatkan keterampilan LLM Anda pada tahun 2024 tanpa latar belakang lanjutan di lapangan dan tetap mutakhir dengan berita terbaru dan teknik canggih!
Pertama, jika Anda memiliki 0 pemrograman atau pengetahuan AI, silakan ikuti panduan ini yang saya buat untuk tujuan yang tepat ini dan kembali ke sini!
Panduan ini ditujukan untuk siapa saja dengan latar belakang kecil dalam pemrograman dan pembelajaran mesin. Tidak ada urutan khusus untuk diikuti, tetapi jalur klasik akan dari atas ke bawah. Jika Anda tidak suka membaca buku, lewati saja. Jika Anda tidak ingin mengikuti kursus online, Anda juga dapat melewatkannya. Tidak ada cara pun untuk menjadi ahli pembelajaran mesin, dan dengan motivasi, Anda benar -benar dapat mencapainya.
Semua sumber daya yang tercantum di sini gratis, kecuali beberapa kursus dan buku online, yang tentu saja direkomendasikan untuk pemahaman yang lebih baik, tetapi pasti mungkin untuk menjadi ahli tanpa mereka, dengan sedikit lebih banyak waktu yang dihabiskan untuk bacaan online, video, dan latihan. Ketika datang untuk membayar kursus, tautan dalam panduan ini adalah tautan yang berafiliasi. Silakan gunakan jika Anda ingin mengikuti kursus, karena itu akan mendukung saya. Terima kasih, dan selamat belajar! Ingat, ini sepenuhnya terserah Anda dan tidak perlu. Saya merasa itu berguna bagi saya dan mungkin berguna bagi orang lain juga.
Jangan takut untuk mengulangi video atau belajar dari berbagai sumber. Pengulangan adalah kunci kesuksesan untuk belajar!
Pemelihara: LouisfB01, juga aktif di YouTube dan sebagai podcaster jika Anda ingin melihat/mendengar lebih banyak tentang AI & LLMS! Anda juga dapat belajar lebih banyak dua kali seminggu di buletin pribadi saya!
Jangan ragu untuk mengirimkan masalah untuk sumber daya yang hebat untuk ditambahkan ke repositori ini.
Tag saya di twitter @whats_ai atau linkedin @louis bouchard jika Anda berbagi daftar!
Ingin tahu tentang apa panduan ini? Tonton video ini:
Daftar isi
- Prasyarat
- Mulailah dengan pengantar video YouTube pendek sebagai langkah pertama
- Buku dan artikel LLM (untuk pembaca)
- Ikuti kursus online
- Berlatih, berlatih, dan berlatih!
- Dorongan
- Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Lebih banyak sumber daya (komunitas, lembar cheat, berita, dan banyak lagi!)
- Bagaimana menemukan pekerjaan pembelajaran mesin
- AI Etika
- Pelajari lebih lanjut dan lakukan lebih banyak ... dengan LLMS
Prasyarat
Jika Anda memiliki 0 pemrograman atau pengetahuan AI, silakan ikuti panduan ini yang saya buat untuk tujuan yang tepat ini. Lihat sebagian besar bagian Python dan kemudian Anda akan memiliki latar belakang yang cukup kuat untuk kembali ke sini!
Jika Anda agak akrab dengan Python dan AI, maka saya berharap Anda senang belajar!
Mulailah dengan pengantar video YouTube pendek sebagai langkah pertama
Mulailah dengan pengantar video youtube pendek
Ini adalah cara terbaik untuk memulai dari ketiadaan. Di sini, saya daftar beberapa video terbaik yang saya temukan yang akan memberi Anda pengantar pertama yang bagus untuk istilah yang perlu Anda ketahui untuk memulai di bidang LLM.
- Memahami terminologi
- Menguasai AI Jargon - Panduan Anda untuk istilah OpenAI & LLM - Louis Bouchard - Pengantar cepat untuk istilah yang paling banyak digunakan di dunia LLM (atau GPT).
- Memahami Transformers dan LLMS (IE Model di belakang chatgpt)!
- Intro ke model bahasa besar - Pembicaraan 1 jam yang luar biasa dari Andrej Karpathy.
- Pemrosesan bahasa alami dan model bahasa besar - Pengenalan video yang luar biasa dengan mekanisme perhatian, token, embedding dan lebih banyak lagi untuk lebih memahami segala sesuatu di balik model bahasa besar seperti GPT oleh Luis Serrano.
- Apa model transformator dan bagaimana cara kerjanya? - Luis Serrano
- The Illustrated Word2Vec - Intro lembut untuk embedding kata dalam pembelajaran mesin - penjelasan yang jelas tentang embeddings kata dalam pembelajaran mesin oleh Jay Alammar.
- Panduan peretas untuk model bahasa - oleh Jeremy Howard (Fast.ai).
- Mari Bangun GPT: Dari awal, dalam kode, dijabarkan. - Oleh Andrej Karpathy.
Cara mudah lainnya untuk memulai dan terus belajar adalah dengan mendengarkan podcast di waktu luang Anda. Berkendara ke tempat kerja, di bus, atau kesulitan tertidur? Dengarkan beberapa podcast AI untuk terbiasa dengan istilah dan pola, dan pelajari tentang bidang ini melalui cerita yang menginspirasi! Saya mengundang Anda untuk mengikuti beberapa yang terbaik yang saya sukai secara pribadi, seperti Lex Fridman, Machine Learning Street Talk, dan jelas, podcast saya: Louis Bouchard Podcast, di mana Anda akan belajar tentang orang -orang yang sangat berbakat di lapangan dengan cerita -cerita yang menginspirasi berbagi pengetahuan yang mereka kerjakan dengan sangat keras untuk berkumpul. Yang baru saya sangat menikmati mendengarkan yang membuat saya tetap up to date adalah podcast Thursdai oleh teman saya Alex Volkov.
Berikut adalah daftar kursus luar biasa yang tersedia di YouTube yang harus Anda ikuti dan 100% gratis.
- Video kursus gratis Louis Bouchard "Train & Fine-Tune LLMS untuk Kursus Produksi oleh Activeloop, menuju AI & Intel Disruptor". "Daftar putar untuk kursus LLM kami: Gen AI 360: Sertifikasi model dasar!"
- Buat model bahasa besar dari awal dengan python - tutorial - oleh freecodecamp. "Pelajari cara membangun model bahasa besar Anda sendiri, dari awal. Kursus ini masuk ke penanganan data, matematika, dan transformer di balik model bahasa besar. Anda akan menggunakan Python."
- Universitas LLM (LLMU) dari cohere - oleh cohere. LLM University (LLMU) adalah seperangkat sumber belajar yang komprehensif bagi siapa saja yang tertarik dengan pemrosesan bahasa alami (NLP), dari pemula hingga pelajar tingkat lanjut.
- Mekanisme perhatian dalam model bahasa besar - oleh Luis Serrano. Dalam seri video ini, Luis menjelaskan arsitektur transformator yang semakin mendalam. Ini adalah tinjauan yang sangat baik dan penjelasan transformator dan mekanisme perhatian yang saya percaya harus ditonton oleh semua profesional AI.
Buku dan artikel LLM (untuk pembaca)
Jika Anda lebih suka artikel dan jalur membaca, berikut adalah beberapa saran:
- Membangun LLM untuk Produksi: Meningkatkan kemampuan LLM dan keandalan dengan dorongan, penyesuaian, dan kain - dengan AI. "Temukan tumpukan teknologi utama untuk mengadaptasi model bahasa besar dengan aplikasi dunia nyata, termasuk rekayasa cepat, penyesuaian, dan pembuatan augment pengambilan." (Atau dapatkan e-book di sini. Anda dapat DM saya dengan diskon yang bagus!)
- Transformator Ilustrasi - oleh Jay Alammar. Ini adalah artikel terkenal yang memberikan penjelasan yang luar biasa tentang cara kerja model bahasa saat ini.
- Pengantar Praktis untuk LLMS - oleh Shawhin Talebi.
- Medium adalah tempat terbaik untuk menemukan penjelasan yang bagus, baik menuju AI atau menuju publikasi sains data. Saya juga membagikan artikel saya sendiri di sana dan saya suka menggunakan platform. Anda dapat berlangganan medium menggunakan tautan afiliasi saya di sini jika ini terdengar menarik bagi Anda dan jika Anda ingin mendukung saya pada saat yang sama!
- Daftar Membaca untuk Siswa Mila Baru - Anonim
- Roadmap lengkap untuk menguasai NLP pada tahun 2022
- Buku NLTK adalah sumber gratis untuk mempelajari teori -teori mendasar di balik NLP: https://www.nltk.org/book/
- Transformator beranotasi - Harvard
Ikuti kursus online
Jika Anda menyukai beberapa panduan lagi, saya dapat menyarankan untuk memeriksa kursus online (opsional), seperti ...
- AI generatif dengan model bahasa besar - dibayar
- Menjadi NLP Pro dengan spesialisasi pemrosesan bahasa alami Coursera dengan deeplearning.ai - dibayar
- Kursus Gradio - Buat Antarmuka Pengguna untuk Model Pembelajaran Mesin - FreeCodecamp - GRATIS
- Kereta & fine -tune llms untuk kursus produksi oleh Activeloop, menuju AI & Intel Disruptor - GRATIS
- Universitas LLM dengan cohere - gratis
- Dari pemula hingga pengembang LLM tingkat lanjut - dengan menuju AI. "Bangun produk skalabel pertama Anda dengan LLMS, mendorong, kain, penyesuaian, dan agen! Menguasai keterampilan yang dibutuhkan perusahaan teratas dan membangun MVP LLM canggih Anda sendiri dengan aplikasi dunia nyata."
- Menjadi NLP Pro dengan spesialisasi pemrosesan bahasa alami Coursera dengan deeplearning.ai-dibayar "Break Into the NLP Space. Master Teknik NLP Cutting-Edge melalui empat kursus langsung!"
- Gelar NLP Nano! -Dibayar "Pelajari teknik pemrosesan bahasa alami mutakhir untuk memproses bicara dan menganalisis teks. Membangun model probabilistik dan pembelajaran mendalam, seperti model Markov tersembunyi dan jaringan saraf berulang, untuk mengajar komputer melakukan tugas-tugas seperti pengenalan suara, terjemahan mesin, dan banyak lagi!"
- Pengantar model bahasa besar dengan Google Cloud - dibayar
- Belajar melatih, menyempurnakan, dan menggunakan LLMS dalam aplikasi Anda. - Gratis dengan Bobot & Bias
- Model Bahasa Besar Dengan Pencarian Semantic - Gratis, Deeplearning.ai dan Cohere
Anda dapat dengan mudah google untuk lebih, tetapi setelah membaca dan menontonnya, saya yakin Anda sudah memiliki pemahaman yang cukup baik tentang LLMS untuk masuk ke real deal: latihan.
Berlatih, berlatih, dan berlatih!
Latihan adalah kuncinya
Hal terpenting dalam pemrograman adalah latihan. Ini juga berlaku untuk pembelajaran mesin. Sulit untuk menemukan proyek pribadi untuk dipraktikkan. Saya sangat menyarankan Anda untuk mencoba membangun sesuatu sendiri, tetapi saya mengerti itu mungkin mengintimidasi. Apa yang kemudian saya sarankan adalah mengikuti satu atau dua kursus yang sangat diterapkan dan menggunakan sumber daya untuk membangun proyek Anda sendiri berdasarkan contoh kode yang mereka berikan kepada Anda, dan chatgpt atau github copilot untuk bekerja untuk Anda sebagai asisten kode untuk sisa pekerjaan.
Berikut adalah beberapa kursus yang paling terapan yang dapat saya temukan untuk LLMS:
- Mencari untuk membangun model klasifikasi teks cepat atau vektorisasi kata, FastText adalah perpustakaan yang baik untuk dengan cepat melatih model.
- Huggingface adalah tempat untuk mendapatkan model NLP modern, dan mereka juga menyertakan seluruh kursus tentang hal itu.
- Database Langchain & Vector dalam Produksi - Sumber Daya Gratis Luar Biasa yang kami bangun menuju AI dalam kemitraan dengan Activeloop dan Intel Disruptor Initiative untuk mempelajari tentang database Langchain & Vector dalam produksi. "Apakah Anda adalah pengembang berpengalaman yang merupakan pendatang baru di ranah AI atau penggemar pembelajaran mesin yang berpengalaman, kursus ini dirancang untuk Anda. Tujuan kami adalah membuat AI dapat diakses dan praktis, mengubah cara Anda mendekati tugas harian Anda dan dampak keseluruhan dari pekerjaan Anda."
- Pelatihan & Fine-Tuning LLMS untuk Produksi-Sumber Daya Gratis Luar Biasa yang kami bangun menuju AI dalam kemitraan dengan Activeloop dan Intel Disruptor Initiative untuk belajar tentang pelatihan & penyempurnaan LLM untuk produksi. "Jika Anda ingin belajar cara melatih dan menyempurnakan LLMS dari awal dan memiliki pengetahuan Python menengah serta akses ke sumber daya komputasi sedang (untuk beberapa kasus, hanya Google Colab akan cukup!), Anda harus siap untuk mengambil dan melengkapi kursus ini untuk Anda yang bertujuan. Menyesuaikan model bahasa besar di berbagai industri untuk membuat AI lebih mudah diakses dan praktis. "
- Tutorial & Komunitas ML Dunia Nyata - Dibayar
Pengingat. Cara terbaik untuk belajar adalah membangun sesuatu! Saya sangat cenderung belajar dengan melakukan. Semua kursus itu bagus tapi opsional. Anda dapat melakukannya sendiri, dan sebagian besar perusahaan yang menyediakan sumber daya untuk bekerja dengan LLMS (Openai, Langchain, Activeloop, Cohere, W&B ...) memiliki tutorial yang bagus untuk memulai dan membangun sesuatu. Kemudian, Anda dapat meminta chatgpt untuk membantu Anda menyelesaikannya!
Dorongan
Proseding adalah keterampilan baru yang penting untuk dipelajari baik menggunakan model dan membangun aplikasi terkait NLP.
- Apa yang diminta? Berbicara dengan model AI ... - gratis
- ChatGPT Prompt Engineering untuk Pengembang - Dibayar
- Belajar Meminta - Ini adalah kursus gratis yang hebat yang berniat untuk mengajarkan dorongan dan memberikan tips untuk model tertentu. Hanya itu yang Anda butuhkan untuk diminta!
- Teknik untuk Meningkatkan Keandalan - Openai Cookbook tentang teknik yang diminta.
Lebih lanjut tentang pengambilan generasi augmented (RAG) dan fine-tuning
Kebanyakan orang membangun aplikasi berbasis RAG saat ini. Berikut adalah beberapa sumber daya yang saya sukai untuk Anda mulai dan memiliki pemahaman yang baik tentang itu ...
- Sebuah survei teknik untuk memaksimalkan kinerja LLM - video luar biasa oleh OpenAi yang mencakup kapan menggunakan rekayasa cepat, kain atau penyesuaian. Ini harus dilihat untuk semua orang di lapangan!
- Rag vs Fine-Tuning vs Memori Deep Vs Pelatihan LLM Dari awal: Kapan melakukan apa dengan LLMS-Simlarly, ini adalah penutup video singkat ketika Anda harus menggunakan Rag, Fine-Tuning atau Prompt Engineering dalam aplikasi Anda.
- Membangun Tanya Jawab Tanya Jawab Menggunakan GPT dan Embeddings - Tutorial YouTube Terapan oleh Jeremy Pinto.
- Cara Membangun AI yang dapat menjawab pertanyaan tentang situs web Anda - tutorial OpenAi gratis.
- Dari pemula hingga pengembang LLM tingkat lanjut - dengan menuju AI. "Bangun produk skalabel pertama Anda dengan LLMS, mendorong, kain, penyesuaian, dan agen! Menguasai keterampilan yang dibutuhkan perusahaan teratas dan membangun MVP LLM canggih Anda sendiri dengan aplikasi dunia nyata."
- Cara Membangun Aplikasi Web ChatGPT Berbasis Rag: Temui Tutor AI baru kami-Pengantar YouTube tentang How I Build a Chatbot berbasis RAG (dan bagaimana Anda bisa juga).
- Pelatihan & Fine-Tuning LLMS untuk produksi-Pelajari cara melatih dan menyempurnakan LLMS dari awal.
- Latih dan sebarkan penasihat keuangan real-time-Kursus LLMS Hands-on oleh Paul Iusztin, Pau Labarta Bajo dan Alexandru Razvant.
- Retrieval Augmented Generation for Production dengan Langchain & Llamaindex - Apakah berencana membangun obrolan dengan aplikasi data untuk organisasi Anda atau hanya belajar cara memanfaatkan AI generatif di berbagai industri, kursus ini untuk Anda. Kursus ini membahas masalah-masalah kritis seperti meningkatkan akurasi pengambilan, mengurangi halusinasi dalam output AI, meningkatkan kemampuan menjelaskan, mengatasi masalah hak cipta, dan menawarkan lebih banyak input data terkini dan terkini. Kami melampaui aplikasi Rag Dasar, memperlengkapi Anda dengan keterampilan untuk menciptakan produk yang lebih kompleks dan andal dengan alat -alat seperti Langchain, Llamaindex, dan memori yang mendalam. Menekankan pembelajaran langsung, kursus ini adalah pintu gerbang untuk menguasai teknik dan aplikasi kain canggih dalam skenario dunia nyata.
- Membangun LLM untuk Produksi: Meningkatkan kemampuan LLM dan keandalan dengan dorongan, penyesuaian, dan kain - dengan AI. "Temukan tumpukan teknologi utama untuk mengadaptasi model bahasa besar dengan aplikasi dunia nyata, termasuk rekayasa cepat, penyesuaian, dan pembuatan augment pengambilan." (Atau dapatkan e-book di sini. Anda dapat DM saya dengan diskon yang bagus!)
Lebih banyak sumber daya
Bergabunglah dengan komunitas!
Server perselisihan dengan banyak penggemar AI - belajar bersama, mengajukan pertanyaan, menemukan rekan satu tim Kaggle, berbagi proyek Anda, dan banyak lagi.
Server perselisihan di mana Anda dapat tetap mutakhir dengan berita AI terbaru-tetap mutakhir dengan berita AI terbaru, mengajukan pertanyaan, membagikan proyek Anda, dan banyak lagi.
Pelajari Mendorong Komunitas Perselisihan - mengobrol dengan sesama insinyur prompt.
Ikuti Komunitas Reddit - Ajukan pertanyaan, bagikan proyek Anda, ikuti berita, dan banyak lagi.
- Kecerdasan buatan - buatan
- Machinelearning - Pembelajaran mesin (subreddit terbesar di lapangan)
- DEEPEEDEARNINGPERS - Makalah Pembelajaran yang mendalam
- Computervision - Mengekstraksi Informasi Berguna dari Gambar dan Video
- LearnMachinelearning - Belajar Pembelajaran Mesin
- ArtificialInteligence - AI
- LatsestinML - Perkembangan yang Mengubah Permainan dalam Pembelajaran Mesin yang tidak boleh Anda lewatkan
Ikuti berita di lapangan!
Temukan pekerjaan pembelajaran mesin
- Baca bagian ini dari artikel yang penuh dengan tips wawancara dan cara mempersiapkannya .
- Pelajari bagaimana proses wawancara berjalan dan menjadi lebih baik dalam mempersiapkan mereka dengan menonton bagaimana orang lain melakukannya, seperti seri wawancara yang saya jalankan dengan para ahli dari Nvidia, Zoox (perusahaan self-driving), D-ID (startup AI generatif), dll.
AI Etika
- Apa itu etika dan mengapa itu penting? Edisi Pembelajaran Mesin - Oleh Rachel Thomas, Pendiri Fast.ai
- AI4People - Kerangka kerja etis untuk masyarakat AI yang baik: peluang, risiko, prinsip, dan rekomendasi - Floridi et al., 2018, ai4people ai untuk masyarakat yang baik
- Pedoman Etika untuk AI yang dapat dipercaya - Komisi Tinggi Komisi Tinggi Poin 7 Poin 7 untuk AI yang dapat dipercaya.
- Pengantar Etika dalam Robotika dan AI - E -book gratis oleh Christoph Bartneck, Christoph Lütge, Alan Wagner, dan Sean Welsh.
Pelajari lebih lanjut dan lakukan lebih banyak ... dengan LLMS
Chatgpt, Bing, Claude ... luar biasa. Tentu saja, mereka memiliki keterbatasan. Namun, Anda dapat memanfaatkannya untuk mempelajari apa pun yang Anda inginkan. Saya menggunakannya untuk pengkodean atau mengajukan banyak pertanyaan secara umum. Anda perlu memeriksa ulang saat Anda mengajukan pertanyaan penting. Tetap saja, ini adalah alat yang ampuh. Ya, itu adalah alat, bukan pengganti manusia. Gunakan itu sebagai asisten bodoh yang tahu tentang hampir semua hal.
Berikut adalah contoh yang jelas tentang bagaimana saya menggunakannya untuk suatu proyek untuk lebih memahami fungsi dari proyek yang tidak saya kenal. Ini untuk Python, tetapi model -model itu sangat kuat untuk pengkodean secara umum, memahami platform baru (seperti AWS, GCP, bekerja dengan mesin virtual, server, koneksi SSH, dll .... apa pun yang tidak Anda kenal dengan itu berguna di ruang LLM).
PS Saya tidak menyebut Bing dan Claude untuk bersenang -senang. Jangan terlalu bergantung pada satu perusahaan seperti Openai. Ada (dan akan selalu) perusahaan lain dalam memperjuangkan LLM terbaik. Saya ingin membuat contoh untuk pemandu pagi ini saat ...
Tag saya di twitter @whats_ai atau linkedin @louis bouchard jika Anda berbagi daftar!
? Jika Anda ingin mendukung pekerjaan saya , Anda dapat memeriksa untuk mensponsori repositori ini atau mendukung saya di Patreon.
Panduan ini masih diperbarui secara berkala.
