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En esta publicación de blog, revisaremos un famoso repositorio educativo de GitHub con 24K ⭐ estrellas. Este repositorio proporciona una estructura para ayudarle a dominar los modelos de lenguajes grandes (LLM) de forma gratuita. Discutiremos la estructura del curso, los cuadernos de Jupyter que contienen ejemplos de código y artículos que cubren los últimos desarrollos de LLM.
El Curso de modelo de lenguaje grande es un programa integral diseñado para equipar a los estudiantes con las habilidades y conocimientos necesarios para sobresalir en el campo en rápida evolución de los grandes modelos lingüísticos. Consta de tres partes principales que cubren herramientas y conceptos fundamentales y avanzados. Cada sección principal contiene varios temas que vienen con tutoriales, guías y recursos de YouTube que están disponibles gratuitamente en línea.
El curso LLM es una guía útil que proporciona una forma estructurada de aprendizaje al proporcionar recursos, tutoriales, videos, cuadernos y artículos disponibles gratuitamente en un solo lugar. Incluso si es un completo principiante, puede comenzar con la sección de fundamentos y aprender sobre algoritmos y herramientas técnicas y diversas para resolver problemas simples de lenguaje natural y aprendizaje automático.
El curso se divide en tres partes principales, cada una de las cuales se centra en un aspecto diferente de la experiencia en LLM:
Fundamentos del LLM
Esta parte fundamental aborda los conocimientos esenciales necesarios para comprender y trabajar con LLM. Cubre matemáticas, programación Python, los conceptos básicos de redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural. Para cualquiera que quiera adentrarse en el aprendizaje automático o profundizar su comprensión de sus fundamentos matemáticos, esta sección es invaluable. Los recursos proporcionados, desde la atractiva serie de videos de 3Blue1Brown hasta los cursos integrales de Khan Academy, ofrecen una variedad de rutas de aprendizaje adecuadas para diferentes estilos de aprendizaje.
Tópicos cubiertos:
- Matemáticas para el aprendizaje automático
- Python para el aprendizaje automático
- Redes neuronales
- Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
El científico del LLM
Esta guía de LLM Scientist está diseñada para personas interesadas en desarrollar LLM de vanguardia. Cubre la arquitectura de los LLM, incluidos los modelos Transformer y GPT, y profundiza en temas avanzados como cuantificación, mecanismos de atención, ajuste fino y RLHF. La guía explica cada tema en detalle y proporciona tutoriales y diversos recursos para solidificar los conceptos. Todo el concepto es aprender construyendo.
Tópicos cubiertos:
- La arquitectura del LLM
- Construyendo un conjunto de datos de instrucciones
- Modelos de preentrenamiento
- Ajuste fino supervisado
- Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana
- Evaluación
- Cuantización
- Nuevas tendencias
El ingeniero LLM
Esta parte del curso se centra en la aplicación práctica de los LLM. Guiará a los estudiantes a través del proceso de creación de aplicaciones basadas en LLM e implementación. Los temas cubiertos incluyen la ejecución de LLM, la creación de bases de datos vectoriales para generación aumentada de recuperación, técnicas RAG avanzadas, optimización de inferencia y estrategias de implementación. Durante esta parte del curso, aprenderá sobre el marco LangChain y Pinecone para bases de datos vectoriales, que son esenciales para integrar e implementar soluciones LLM.
Tópicos cubiertos:
- Ejecución de LLM
- Construyendo un almacenamiento vectorial
- Recuperación Generación Aumentada
- RAG avanzado
- Optimización de inferencia
- Implementación de LLM
- Asegurar LLM
Crear, ajustar, inferir e implementar modelos puede ser bastante complejo y requiere conocimiento de varias herramientas y atención cuidadosa al uso de la memoria de la GPU y la RAM. Aquí es donde el curso ofrece una colección completa de cuadernos y artículos que pueden servir como referencias útiles para implementar los conceptos discutidos.
Cuadernos y Artículos sobre:
- Herramientas: Cubre herramientas para evaluar automáticamente sus LLM, fusionar modelos, cuantificar LLM en formato GGUF y visualizar modelos de fusión.
- Sintonia FINA: Proporciona un cuaderno de Google Colab para obtener guías paso a paso sobre cómo ajustar modelos como Llama 2 y utilizar técnicas avanzadas para mejorar el rendimiento.
- Cuantificación: Los cuadernos de cuantificación profundizan en la optimización de los LLM para lograr eficiencia utilizando metodologías de cuantificación GPTQ y GGUF de 4 bits.
Ya sea usted un principiante que busca comprender los conceptos básicos o un profesional experimentado que busca mantenerse actualizado con las últimas investigaciones y aplicaciones, el curso de maestría en Derecho es un excelente recurso para profundizar en el mundo de los LLM. Proporciona una amplia gama de recursos, tutoriales, vídeos, cuadernos y artículos disponibles gratuitamente, todo en un solo lugar. El curso cubre todos los aspectos de los LLM, desde los fundamentos teóricos hasta la implementación de LLM de vanguardia, lo que lo convierte en un curso indispensable para cualquier persona interesada en convertirse en un experto en LLM. Además, se incluyen cuadernos y artículos para reforzar los conceptos tratados en cada sección.
Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) es un profesional científico de datos certificado al que le encanta crear modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se está enfocando en la creación de contenido y escribiendo blogs técnicos sobre aprendizaje automático y tecnologías de ciencia de datos. Abid tiene una Maestría en Gestión de Tecnología y una licenciatura en Ingeniería de Telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de IA utilizando una red neuronal gráfica para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.
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- Fuente: 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
