Бесплатные курсы по большим языковым моделям для дата-сайентистов
Большие языковые модели предоставляют широкий спектр возможностей для различных задач и приложений. Они могут быть использованы для создания чат-ботов, голосовых помощников, автоматического редактирования текста, генерации субтитров и многое другое. Обучение этих моделей в 2024 году позволит расширить их функциональность и применимость.
В этой статье мы рассмотрим лучшие бесплатные курсы по большим языковым моделям в 2024 году, которые помогут вам освоить эту увлекательную область и раскрыть свой потенциал в мире искусственного интеллекта.
В своем канале я публикую уроки, бесплатные курсы, фишки с кодом для всех, кто интересуется Data Science. А здесь полезная папка ресурсов по машинному обучению.
Независимо от вашего уровня подготовки, эти курсы предложат вам все необходимые знания и навыки для успешного изучения больших языковых моделей и применения их в различных сферах. Приготовьтесь к захватывающему путешествию в мир больших языковых моделей!
Хороший бесплатный курс от Cohere о том как работают эмбединги, механизм внимания , трансформеры, генерация текста и как всё это применять для реальных задач.
Еще в курсе рассказывают про промпт-инжиниринг и дается несколько примеров того как все это применять к задачам вроде document QA, semantic search (w Langchain) и так далее.
Курс дает представление о том, как работают LLM, их практическом применении, и направляет учащихся на использование LLM для создания и развертывания собственных приложений.
Теоретическая часть курса изложена понятно, с использованием аналогий и примеров и наглядных иллюстраций, а практическая часть содержит примеры кода, которые помогут вам закрепить полученные знания. Курс регулярно обновляется.
В этом курсе вы сможете узнать об обработке естественного языка с помощью библиотек из экосистемы Hugging Face. Трансформеры, работа с датасетами, токенизаторы, llm. Курс совершенно бесплатный и не содержит никакой рекламы.
Главы с 1 по 4 знакомят с основными концепциями библиотеки Transformers. К концу первой части курса вы будете знать, как работают модели-трансформеры и сможете использовать модель из Hugging Face Hub, доработать ее на собственном датасете и поделиться своими результатами на Hub.
В главах с 5 по 8 вы узнаете об основах работы с датасетами HF и токенизаторами, а затем решите классические задачи НЛП. К концу этой части вы сможете самостоятельно решать самые распространенные проблемы НЛП.
Главы с 9 по 12 выходят за рамки НЛП и рассказывают о том, как модели Transformer можно использовать для решения задач в области обработки речи и компьютерного зрения. Попутно вы узнаете, как создавать демонстрационные версии своих моделей и делиться ими, а также оптимизировать их для использования в производственных средах. К концу этой части вы будете готовы применять библиотеки для решения (почти) любой задачи машинного обучения!
Здесь можно посмотреть видео о курсе.
Компания LangChain не так давно выпустила курс о последних достижениях в области LLM и о создания диалоговых агентов.
В курсе особое внимание уделено введению в синтаксиса – LangChain Expression Language (LCEL), который позволяет настраивать поведение агентов.
Участники курса учатся генерировать структурированный вывод с помощью вызова функций, использовать LCEL для настройки обработки запросов, применять вызовы функций для тегирования данных и понимать маршрутизацию запросов с помощью инструментов LangChain.
Для начала лучше иметь базовое знание Python и опыт написания промптов для языковых моделей.
Прохождение этого курса предоставляет хорошую возможность изучить новейшие инструменты для создания диалоговых агентов на основе искусственного интеллекта и улучшить свои навыки в этой области!
А здесь вы можете найти всю коллекцию бесплатных курсов от Deeplearning.ai, созданных в сотрудничестве со многими компаниями, такими как LangChain, OpenAI, Google, Weights & Biases, Microsoft и другими.
В этом курсе рассказывается, как создавать приложения на базе LLM, используя API, Langchain и W&B Prompts. В нем рассказывается про разработку, тестирование и проведение экспериментов и создание приложений на основе на LLM.
Для прохождения курсы нужен опыт работы на Python, но знание алгоритмов машинного обучения не требуются
5. Сразу пять бесплатных курсов от Google которые научат вас создавать ИИ и работать с LLM.
Все курсы объясняются доступным языком и знакомят вас с понятием «генеративные модели». Эти курсы дают полное представление о том, как LLM модели обучаются и как создавать их самостоятельно.
После того, как пройдете этот курс, можно будет рассказывать на вечеринке, что учились создавать ChatGPT в Google.
На edX в этом году появились 2 курса от Databricks:
Databricks: Large Language Models: Application through Production
Этот курс предназначен для разработчиков, специалистов по исследованию данных и инженеров, которые хотят создавать приложения, на основе LLM, с помощью самых современных и популярных фреймворков. К концу курса вы напишите свой LLM-проект, отличный вариант попрактиковаться. Курс расчитан на 6 недель, по 4-10 часов в неделю.
Databricks: Large Language Models: Foundation Models from the Ground Up
Вы узнаете о том, что привело к распространению моделей на основе трансформеров включая BERT, GPT и T5, и о невероятных прорывах и технологиях LLM, которые привели к появлению таких приложений, как ChatGPT. Кроме того, вы получите представление о последних достижениях в разаработке, которые продолжают улучшать LLM, например Flash Attention, LoRa, AliBi и PEFT.
7. “LangChain & Vector Databases in Production” от activeloopai, towards_AI и Intel
Серия из трех курсов познакомит слушателей со знаниями и навыками для обучения, тонкой настройки и интеграции LLM в продакшен.
Охватывает такие темы, как Prompt Engineering, LLMOps, UX для языковых пользовательских интерфейсов, дополненные языковые модели, быстрая разработка LLM-приложений, будущие тенденции в LLM, фундаментальные концепции и прохождение askFSDL.
9. Новый беспланый курс по Reinforcement Learning from Human Feedback!
RLHF – это одна из ключевых техник, которая привела к появлению современных LLM.
В этом курсе, который ведет Никита Намджоши, разработчик из GenAI в Google cloud, вы узнаете, как работает RLHF, в том числе как применить его для настройки LLM в собственных приложениях.
Вы также воспользуетесь библиотекой с открытым исходным кодом для настройки базового LLM и оцените настроенную модель, сравнив ее ответы до и после RLHF-настройки.
10. Large Language Model Course
Вышла вторая версия популярного бесплатного LLM курса.
Это пошаговое руководство с полезными ресурсами, разделенное на три части: основы LLM, наука больших языковых моделей и инженерия (W.I.P.).
Идеально подходит как для новичков, так и для экспертов в области ML.
GitHub: https://github.com/mlabonne/llm-course
11. Building and Evaluating Advanced RAG Applications
Бесплатный курс от deeplearning.ai по сложным техникам RAG (Retrieval Augmented Generation).🦾
В этом курсе преподаются продвинутые техники работы с LLM, которые помогут вам генерировать хорошие и релевантные ответы.
12. Development with Large Language Models Tutorial – OpenAI, Langchain, Agents, Chroma
Большие языковые модели (например, ChatGPT) могут помочь вам в решении многих задач.
Например, создание динамических пользовательских интерфейсов, навигация по тоннам текстовых данных и многое другое.
В этом курсе вы узнаете об основах и о том, как использовать LLM в своих проектах.
• Видео
13. Stanford CS25: бесплатный курс по Трансформерам от Стэнфорда
На Stanford CS 25 “Transformers United” выступали такие звездные гости, как Андрей Карпаты, Ноам Браун, Лукас Бейер и сам Джефф Хинтон! В рамках этого курса вы изучите основные концепции и принципы работы трансформеров, а также научитесь применять их для решения различных практических задач. Курс будет включать в себя как лекции, так и практические занятия, в ходе которых студенты будут иметь возможность самостоятельно применять полученные знания.
➡️ Лекции Видео: https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rNiJRchCzutFw5ItR_Z27CM
Полезные видео:
Complete Langchain GEN AI Crash Course With 6 End To End LLM Projects With OPENAI,LLAMA2,Gemini Pro
Chatgpt, Bard , Claude, Theb - используй API лучших нейросетей
Приведенные выше курсы предлагают широкий спектр материалов и заданий, позволяющих углубить знания в области обработки естественного языка и машинного обучения. Благодаря доступности, каждый может получить высококачественное образование и развить свои профессиональные навыки.
Необходимо отметить, что эти курсы предоставляют не только теоретический материал, но и практические задания, что позволяет применять полученные знания на практике.
Таким образом, они являются отличным выбором для всех, кто хочет овладеть большими языковыми моделями.