Introdução
Suponha que você esteja à beira de uma revolução tecnológica, que é abraçar a Grandes modelos de linguagem (LLMs) para desbloquear algumas oportunidades incríveis. Quanto a muitas inovações, do desenvolvimento de chatbots inteligentes à análise de dados, os LLMs estão no centro delas. As boas notícias? No entanto, o que as pessoas podem não perceber é que você não precisa necessariamente pagar muito dinheiro para obter uma compreensão básica, mesmo apenas de sua existência. Por esse motivo, há uma infinidade de recursos on-line que podem ajudá-lo a aprender tudo o que você pode querer aprender sobre LLMs. Não importa se você é um iniciante ou deseja aprimorar seu conhecimento neste campo, esses 10 recursos gratuitos ajudarão você a mergulhar no ambiente de LLMs e melhorar suas habilidades abrangentes e práticas e IA.
Resultados de aprendizagem
- Descubra 10 recursos gratuitos para aprender sobre LLMs.
- Entenda os pontos fortes de cada recurso.
- Identifique quais recursos melhor correspondem ao seu estilo de aprendizagem.
- Tenha acesso a materiais que abrangem os fundamentos dos LLMs.
- Discover tópicos avançados em LLMs por meio de cursos e materiais gratuitos.
10 recursos gratuitos para aprender LLMs
Vamos agora dar uma olhada nos recursos gratuitos que podem ajudar você a aprender LLMs.
1. Universidade LLM pela Cohere
A LLM College da Cohere oferece uma abordagem especializada para aprender LLMs. A plataforma fornece tutoriais aprofundados, webinars e projetos focados na implementação de LLMs em várias aplicações. Este recurso é particularmente valioso para aqueles que buscam ir além do básico e explorar técnicas avançadas no desenvolvimento de LLMs.
- Principais tópicos abordados: Arquitetura modelo, afinaçãoavançado Técnicas de PNL.
- Características únicas: Webinars por especialistas do setor, projetos práticos, certificação.
- Público-alvo: Alunos avançados e profissionais.
2. Curso de PNL Hugging Face
Abraçando o Rosto é o principal participant no campo de PNL, é o repositório de bibliotecas e modelos de código aberto. É um curso extensivo sobre PNL onde eles incluíram tudo, desde tokenização até implantação de modelos em escala. Como será visto, o curso de PNL e LLMs é dividido em várias unidades, cada uma lidando com um ou dois tópicos de forma sistemática.
- Principais tópicos abordados: Tokenização, treinamento de modelos, transformadores, implantação.
- Características únicas: Cadernos interativos, suporte da comunidade, acesso a modelos pré-treinados.
- Público-alvo: Alunos intermediários com alguma experiência em PNL.
3. MIT OpenCourseWare: Processamento avançado de linguagem pure
Para mais detalhes sobre a criação de LLMs em um nível técnico, o Massachusetts Institute of Know-how, em seu programa OpenCourseWare, tem um curso sobre PNL avançado que é gratuito. O Curso LLM envolve a produção de aulas em vídeo, materiais de leitura e tarefas e, como tal, fornece uma visão acadêmica para sua compreensão.
- Principais tópicos abordados: Aprendizagem profunda para PNL, análise sintática, tradução automática.
- Características únicas: Conteúdo acadêmico rigoroso, tarefas e questionários.
- Público-alvo: Alunos e acadêmicos avançados.
4. Canal do YouTube: Sentdex
Existe um canal no YouTube tecnicamente conhecido como Sentdex, onde os espectadores são apresentados a uma série de tutoriais sobre aprendizado de máquinadeep studying e NLP. Mais detalhadamente, o conteúdo LLM do canal é útil para alunos que têm tempo limitado e gostam de videoaulas. Não há ponto em que você não esteja vendo a teoria aplicada pelo Sentdex, bem como se envolva diretamente na sessão prática.
- Principais tópicos abordados: Implementação do LLM, Pitão codificação, aplicações do mundo actual.
- Características únicas: Tutoriais em vídeo, sessões práticas de codificação, interação com a comunidade.
- Público-alvo: Alunos de nível iniciante a intermediário.
5. Tutoriais de PNL do FreeCodeCamp
Aqui no FreeCodeCamp, seus tutoriais de programação são amplamente reconhecidos como de ótima qualidade e completamente gratuitos, e o mesmo pode ser dito sobre seus tutoriais de PNL. Este recurso fornece um conjunto de tutoriais que dão uma introdução à PNL e outros tópicos até LLMs. Os tutoriais em PDF são escritos em texto simples, o que torna mais fácil para os alunos acompanharem, dependendo do seu ritmo de compreensão.
- Principais tópicos abordados: Fundamentos de PNL, LLMs, exercícios práticos de codificação.
- Características únicas: Aprendizagem no seu próprio ritmo, exercícios interativos, suporte da comunidade.
- Público-alvo: Alunos de nível iniciante a intermediário.
6. Análise Vidhya Blogs
Na verdade, a seção de weblog do Analytics Vidhya hospeda artigos consolidados sobre LLM e está repleta de informações úteis para ciência de dados Freaks. Este recurso compreende artigos, estudos de caso e tutoriais que são produzidos para auxiliar na compreensão de várias questões relevantes para LLMs. Esta é uma fonte muito benéfica para leitores que são inclinados à leitura e também para aqueles que precisam descobrir as tendências que estão acontecendo no campo.
Você também pode se inscrever em nosso curso gratuito hoje mesmo para saber mais sobre LLMs.
- Principais tópicos abordados: Estudos de caso de LLM, tutoriais, aplicações industriais.
- Características únicas: Artigos detalhados, estudos de caso do mundo actual, discussões na comunidade.
- Público-alvo: Alunos de nível intermediário a avançado.
7. LLMOps
LLMOps é uma plataforma especializada com foco nos aspectos operacionais de gerenciamento e implantação de LLMs. Este recurso é particularmente útil para aqueles que estão interessados nos aspectos práticos de executar LLMs em escala, cobrindo tópicos como monitoramento de modelos, implantação e manutenção.
- Principais tópicos abordados: Implantação, monitoramento e dimensionamento de LLMs.
- Características únicas: Foco em aspectos operacionais, tutoriais práticos e casos de uso do setor.
- Público-alvo: Profissionais e alunos avançados.
8. Bootcamp de LLM
O termo LLM Bootcamp se refere a um dos programas LLM mais intensivos que visa fornecer aos participantes uma melhor compreensão do universo LLM. O bootcamp também abrange inúmeras áreas, do modelo basic de PNL aos processos avançados de ajuste fino do modelo, bem como implantação. Ele também contém ciência baseada em projetos em que, ao ultimate do curso, você é capaz de desenvolver e lançar LLMs independentes.
- Principais tópicos abordados: Noções básicas de PNL, ajuste fino de modelos, estratégias de implantação.
- Características únicas: Aprendizagem baseada em projetos, certificação, mentoria especializada.
- Público-alvo: Alunos de nível intermediário a avançado.
9. Introdução aos Grandes Modelos de Linguagem do Google Cloud
O Google Cloud oferece uma introdução abrangente aos LLMs por meio de seus cursos on-line. Este recurso é perfeito para aqueles que buscam entender os LLMs de uma perspectiva de computação em nuvem. O curso abrange os conceitos básicos dos LLMs, bem como como implementá-los usando a infraestrutura do Google Cloud.
- Principais tópicos abordados: Noções básicas de LLM, implementação baseada em nuvem, ferramentas do Google Cloud.
- Características únicas: Conteúdo focado na nuvem, laboratórios práticos, integração com o Google Cloud.
- Público-alvo: Alunos iniciantes e intermediários interessados em computação em nuvem.
10. Ajuste fino de grandes modelos de linguagem
O curso “Finetuning Giant Language Fashions” abrange os princípios básicos do ajuste fino de LLMs e o distingue da engenharia de immediate. Você ganhará experiência prática com conjuntos de dados reais, aprendendo como aplicar técnicas de ajuste fino para melhorar o desempenho do modelo. O curso também explora quando usar ajuste fino versus engenharia de immediate em vários cenários. Esta abordagem prática equipa você com habilidades valiosas para seus próprios projetos de IA.
- Principais tópicos abordados: Fundamentos de ajuste fino, diferenças da engenharia rápida, aplicações práticas com dados reais e estratégias de otimização.
- Características únicas: Prática com conjuntos de dados, distinção clara entre ajuste fino e engenharia rápida, técnicas práticas para personalização de modelos e ênfase em aplicações no mundo actual.
- Público-alvo: Entusiastas de IA, cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores que desejam aprimorar LLMs e aplicar métodos de ajuste fino aos seus projetos.
Conclusão
Não há implicações de custo vinculadas à aquisição de conhecimento sobre LLMs, que podem ser efetivamente obtidos na web, bem como em livros de registro relacionados. Com esses dez recursos gratuitos, agora é possível obter uma introdução aos grandes modelos de linguagem gratuitamente. Independentemente de você preferir materiais baseados em texto estritamente organizados em cursos e estruturados, tarefas e projetos práticos ou artigos abrangentes, o LingQ tem tudo. Aqui está, vá em frente e comece a descobrir a área bastante interessante dos LLMs agora mesmo!
Perguntas frequentes
A. LLM significa Giant Language Mannequin, um tipo de modelo de IA projetado para entender e gerar linguagem humana.
R. Sim, alguns recursos como os cursos do DeepLearning.AI e do Google AI são adequados para iniciantes.
A. Os repositórios do GitHub e os tutoriais do Hugging Face são excelentes para uma experiência prática com aplicativos do mundo actual.
A. Absolutamente. Muitos desses recursos atendem a profissionais que buscam aprofundar seus conhecimentos sobre LLMs.
A. Conhecimento básico de IA e aprendizado de máquina é útil, mas nem sempre necessário, pois alguns recursos são voltados para iniciantes.
Meu nome é Ayushi Trivedi. Sou formada em B. Tech. Tenho 3 anos de experiência trabalhando como educadora e editora de conteúdo. Trabalhei com várias bibliotecas python, como numpy, pandas, seaborn, matplotlib, scikit, imblearn, regressão linear e muitas outras. Também sou autora. Meu primeiro livro chamado #turning25 foi publicado e está disponível na Amazon e Flipkart. Aqui, sou editora de conteúdo técnico na Analytics Vidhya. Sinto orgulho e felicidade por ser AVian. Tenho uma ótima equipe para trabalhar. Adoro construir a ponte entre a tecnologia e o aluno.