Einführung

Nehmen wir an, Sie stehen am Rande einer technologischen Revolution, die die Große Sprachmodelle (LLMs), um unglaubliche Möglichkeiten zu erschließen. Bei vielen Innovationen, von der Entwicklung intelligenter Chatbots bis hin zur Datenanalyse, stehen LLMs im Mittelpunkt. Die gute Nachricht? Was den Leuten jedoch vielleicht nicht klar ist, ist, dass Sie nicht unbedingt viel Geld ausgeben müssen, um ein grundlegendes Verständnis für ihre Existenz zu bekommen. Aus diesem Grund gibt es unzählige On-line-Ressourcen, die Ihnen dabei helfen können, alles zu lernen, was Sie über LLMs wissen möchten. Egal, ob Sie Anfänger sind oder Ihr Wissen in diesem Bereich erweitern möchten, diese 10 kostenlosen Ressourcen helfen Ihnen dabei, in die LLM-Umgebung einzutauchen und Ihre umfassenden und praktischen Fähigkeiten und Ihre KI zu verbessern.

Lernergebnisse

  • Entdecken Sie 10 kostenlose Ressourcen zum Thema LLMs.
  • Verstehen Sie die Stärken jeder Ressource.
  • Finden Sie heraus, welche Ressourcen am besten zu Ihrem Lernstil passen.
  • Erhalten Sie Zugriff auf Materialien, die die Grundlagen von LLMs abdecken.
  • Erkunden Sie fortgeschrittene Themen im LLM-Bereich durch kostenlose Kurse und Materialien.

10 kostenlose Ressourcen zum Erlernen eines LLM

Sehen wir uns nun die kostenlosen Ressourcen an, die Ihnen beim Erlernen eines LLMs helfen können.

1. LLM-Universität von Cohere

Die LLM College von Cohere bietet einen spezialisierten Ansatz zum Erlernen von LLMs. Die Plattform bietet ausführliche Tutorials, Webinare und Projekte, die sich auf die Implementierung von LLMs in verschiedenen Anwendungen konzentrieren. Diese Ressource ist besonders wertvoll für diejenigen, die über die Grundlagen hinausgehen und fortgeschrittene Techniken der LLM-Entwicklung erkunden möchten.

LLM-Universität von Cohere
  • Behandelte Hauptthemen: Modellarchitektur, Feinabstimmungfortschrittlich NLP-Techniken.
  • Einzigartige Funktionen: Webinare von Branchenexperten, praktische Projekte, Zertifizierung.
  • Zielgruppe: Fortgeschrittene und Profis.

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2. Hugging Face NLP-Kurs

Umarmendes Gesicht ist der Hauptakteur auf dem Gebiet der NLP und das Repository der Open-Supply-Bibliotheken und -Modelle. Es handelt sich um einen umfassenden Kurs zu NLP, in dem alles von der Tokenisierung bis zur maßstabsgetreuen Modellbereitstellung behandelt wird. Wie Sie sehen werden, ist der Kurs zu NLP und LLM in mehrere Einheiten unterteilt, die jeweils ein oder zwei Themen systematisch behandeln.

NLP-Kurs zum Thema „Umarmendes Gesicht“
  • Behandelte Hauptthemen: Tokenisierung, Modelltraining, Transformatoren, Bereitstellung.
  • Einzigartige Funktionen: Interaktive Notizbücher, Neighborhood-Assist, Zugriff auf vortrainierte Modelle.
  • Zielgruppe: Fortgeschrittene Lernende mit einigen NLP-Kenntnissen.

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3. MIT OpenCourseWare: Fortgeschrittene Verarbeitung natürlicher Sprache

Für weitere Einzelheiten zur Erstellung von LLMs auf technischer Ebene bietet das Massachusetts Institute of Expertise in seinem OpenCourseWare-Programm einen kostenlosen Kurs zu fortgeschrittenem NLP an. Der LLM-Kurs umfasst die Produktion von Videovorträgen, Lesematerialien und Aufgaben und bietet so einen akademischen Einblick in sein Verständnis.

MIT OpenCourseWare: Fortgeschrittene Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Behandelte Hauptthemen: Tiefes Lernen für NLP, syntaktisches Parsing, maschinelle Übersetzung.
  • Einzigartige Funktionen: Anspruchsvolle akademische Inhalte, Aufgaben und Assessments.
  • Zielgruppe: Fortgeschrittene Lernende und Akademiker.

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4. YouTube-Kanal: Sentdex

Es gibt einen YouTube-Kanal, der technisch als Sentdex bekannt ist und auf dem den Zuschauern eine ganze Reihe von Tutorials präsentiert werden über maschinelles LernenDeep Studying und NLP. Genauer gesagt sind die LLM-Inhalte des Kanals nützlich für Lernende, die nur wenig Zeit haben und Videolektionen mögen. Es gibt keinen Punkt, an dem Sie die von Sentdex angewandte Theorie nicht sehen und auch nicht direkt an der praktischen Sitzung teilnehmen können.

YouTube-Kanal: Sentdex
  • Behandelte Hauptthemen: LLM-Implementierung, Python Codierung, reale Anwendungen.
  • Einzigartige Funktionen: Video-Tutorials, praktische Codierungssitzungen, Neighborhood-Interaktion.
  • Zielgruppe: Anfänger bis Fortgeschrittene.

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5. NLP-Tutorials von FreeCodeCamp

Hier bei FreeCodeCamp sind die Programmier-Tutorials allgemein als qualitativ hochwertig und völlig kostenlos anerkannt, und das Gleiche gilt für die NLP-Tutorials. Diese Ressource bietet eine Reihe von Tutorials, die eine Einführung in NLP und andere Themen bis hin zu LLMs geben. Die PDF-Tutorials sind in einfachem Textual content geschrieben, was es den Lernenden je nach ihrem Lerntempo leichter macht, ihnen zu folgen.

NLP-Tutorials von FreeCodeCamp
  • Behandelte Hauptthemen: NLP-Grundlagen, LLMs, praktische Coding-Übungen.
  • Einzigartige Funktionen: Selbstgesteuertes Lernen, interaktive Übungen, Neighborhood-Assist.
  • Zielgruppe: Anfänger bis Fortgeschrittene.

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6. Analytics Vidhya Blogs

Tatsächlich enthält der Weblog-Bereich von Analytics Vidhya konsolidierte Artikel über LLM und ist mit nützlichen Informationen gefüllt für Datenwissenschaft Freaks. Diese Ressource umfasst Artikel, Fallstudien und Tutorials, die erstellt wurden, um das Verständnis der verschiedenen für LLMs relevanten Themen zu unterstützen. Dies ist eine sehr nützliche Quelle für Leser, die gerne lesen, und auch für diejenigen, die sich über die aktuellen Traits in diesem Bereich informieren möchten.

Sie können sich auch noch heute für unseren kostenlosen Kurs anmelden, um mehr über LLMs zu erfahren.

Analytics Vidhya Blogs
  • Behandelte Hauptthemen: LLM-Fallstudien, Tutorials, Branchenanwendungen.
  • Einzigartige Funktionen: Ausführliche Artikel, Fallstudien aus der Praxis, Neighborhood-Diskussionen.
  • Zielgruppe: Mittelstufe bis Fortgeschrittene.

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7. LLMOps

LLMOps ist eine spezialisierte Plattform, die sich auf die operativen Aspekte der Verwaltung und Bereitstellung von LLMs konzentriert. Diese Ressource ist besonders nützlich für diejenigen, die sich für die praktischen Aspekte der Ausführung von LLMs im großen Maßstab interessieren und Themen wie Modellüberwachung, Bereitstellung und Wartung behandelt.

LLMOps
  • Behandelte Hauptthemen: LLM-Bereitstellung, Überwachung, Skalierung von LLMs.
  • Einzigartige Funktionen: Konzentrieren Sie sich auf betriebliche Aspekte, praktische Tutorials und Anwendungsfälle aus der Branche.
  • Zielgruppe: Profis und Fortgeschrittene.

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8. LLM Bootcamp

Der Begriff LLM Bootcamp bezieht sich auf eines der intensivsten LLM-Programme, das den Teilnehmern ein besseres Verständnis des LLM-Universums vermitteln soll. Das Bootcamp umfasst auch zahlreiche Bereiche vom grundlegenden Modell der NLP bis hin zu den fortgeschrittenen Prozessen der Modellfeinabstimmung sowie der Bereitstellung. Es enthält auch projektbasierte Wissenschaft, in der Sie bis zum Ende des Kurses in der Lage sind, unabhängige LLMs zu entwickeln und zu starten.

LLM Bootcamp: Kostenlose Ressourcen zum Erlernen eines LLM
  • Behandelte Hauptthemen: NLP-Grundlagen, Modell-Feintuning, Bereitstellungsstrategien.
  • Einzigartige Funktionen: Projektbasiertes Lernen, Zertifizierung, Betreuung durch Experten.
  • Zielgruppe: Mittelstufe bis Fortgeschrittene.

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9. Einführung in große Sprachmodelle von Google Cloud

Google Cloud bietet in seinen Onlinekursen eine umfassende Einführung in LLMs. Diese Ressource ist ideally suited für alle, die LLMs aus der Perspektive des Cloud Computing verstehen möchten. Der Kurs behandelt die Grundlagen von LLMs sowie deren Implementierung mithilfe der Infrastruktur von Google Cloud.

Einführung in große Sprachmodelle von Google Cloud: Kostenlose Ressourcen zum Erlernen von LLMs
  • Behandelte Hauptthemen: LLM-Grundlagen, Cloud-basierte Implementierung, Google Cloud-Instruments.
  • Einzigartige Funktionen: Cloud-fokussierter Inhalt, praktische Übungen, Integration mit Google Cloud.
  • Zielgruppe: Anfänger und Fortgeschrittene, die sich für Cloud Computing interessieren.

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10. Feinabstimmung großer Sprachmodelle

Der Kurs „Finetuning Massive Language Fashions“ behandelt die Kernprinzipien des Finetunings von LLMs und grenzt diese vom Immediate Engineering ab. Sie sammeln praktische Erfahrung mit echten Datensätzen und lernen, wie Sie Finetuning-Techniken anwenden, um die Modellleistung zu verbessern. Der Kurs untersucht auch, wann in verschiedenen Szenarien Finetuning und wann Immediate Engineering eingesetzt werden sollte. Dieser praktische Ansatz vermittelt Ihnen wertvolle Fähigkeiten für Ihre eigenen KI-Projekte.

Feinabstimmung großer Sprachmodelle
  • Behandelte Hauptthemen: Grundlagen der Feinabstimmung, Unterschiede zum Immediate Engineering, praktische Anwendungen mit realen Daten und Optimierungsstrategien.
  • Einzigartige Funktionen: Praktische Übungen mit Datensätzen, klare Unterscheidung zwischen Feinabstimmung und prompter Entwicklung, praktische Techniken zur Modellanpassung und Schwerpunkt auf realen Anwendungen.
  • Zielgruppe: KI-Enthusiasten, Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Entwickler, die LLMs verbessern und Feinabstimmungsmethoden auf ihre Projekte anwenden möchten.

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Abschluss

Das Erlernen von Wissen über LLMs ist kostenlos und kann problemlos über das Web sowie entsprechende Bücher erfolgen. Mit diesen zehn kostenlosen Ressourcen ist es Ihnen jetzt möglich, kostenlos eine Einführung in die großen Sprachmodelle zu erhalten. Unabhängig davon, ob Sie textbasiertes Materials bevorzugen, das streng in Kurse unterteilt und strukturiert ist, praktische Aufgaben und Projekte oder umfassende Artikel, LingQ bietet alles. Los geht‘s, entdecken Sie jetzt den ziemlich interessanten Bereich der LLMs!

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist ein LLM?

A. LLM steht für Massive Language Mannequin, eine Artwork KI-Modell, das darauf ausgelegt ist, die menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.

Q2. Kann ich einen LLM ohne Programmierkenntnisse erlernen?

A. Ja, einige Ressourcen wie die Kurse von DeepLearning.AI und Google AI sind anfängerfreundlich.

Q3. Welche Ressource eignet sich am besten für praxisorientiertes Lernen?

A. GitHub Repositories und die Tutorials von Hugging Face eignen sich hervorragend für praktische Erfahrungen mit realen Anwendungen.

Q4. Sind diese Ressourcen für Fachleute geeignet?

A. Auf jeden Fall. Viele dieser Ressourcen richten sich an Berufstätige, die ihr Wissen über LLMs vertiefen möchten.

Q5. Benötige ich irgendwelche Vorkenntnisse, bevor ich in diese Ressourcen eintauche?

A. Grundkenntnisse in KI und maschinellem Lernen sind hilfreich, aber nicht immer notwendig, da sich einige Ressourcen an Anfänger richten.

Mein Title ist Ayushi Trivedi. Ich habe einen Bachelor of Expertise-Abschluss. Ich habe 3 Jahre Erfahrung als Pädagogin und Inhaltsredakteurin. Ich habe mit verschiedenen Python-Bibliotheken gearbeitet, wie Numpy, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Scikit, Imblearn, lineare Regression und viele mehr. Ich bin auch Autorin. Mein erstes Buch mit dem Titel #turning25 wurde veröffentlicht und ist bei Amazon und Flipkart erhältlich. Hier bin ich technische Inhaltsredakteurin bei Analytics Vidhya. Ich bin stolz und glücklich, AVian zu sein. Ich habe ein großartiges Crew, mit dem ich zusammenarbeiten kann. Ich liebe es, die Brücke zwischen der Technologie und dem Lernenden zu bauen.

Von admin

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