Курсы по крупным языковым моделям

«`html

Ведущие курсы по Large Language Models (LLMs)

Введение в большие языковые модели

Курс описывает большие языковые модели (LLMs), их применение и методы улучшения производительности при помощи настройки запросов. Также включает руководство по использованию инструментов Google для разработки собственных приложений Generative AI.

Настройка запросов с LLaMA-2

Курс описывает техники настройки запросов, улучшающие возможности больших языковых моделей (LLMs), таких как LLaMA-2. Студенты научатся писать точные запросы, редактировать системные сообщения и использовать историю запросов-ответов для создания поведения AI-помощника и чат-бота.

Специализация по операциям с большими языковыми моделями (LLMOps)

Курс предлагает комплексное обучение по управлению и развертыванию больших языковых моделей на платформах, таких как Azure, AWS и Databricks. Включает более 20 практических проектов для получения опыта в области LLMOps, таких как развертывание моделей, создание запросов и разработка чат-ботов.

Настройка запросов для ChatGPT для разработчиков

Курс обучает использованию API OpenAI для создания мощных приложений и настраиваемых чат-ботов, с акцентом на лучшие практики настройки запросов. Участники научатся суммировать, выводить, преобразовывать и расширять текст на примерах в среде Jupyter Notebook.

Концепции больших языковых моделей (LLMs)

Курс исследует большие языковые модели (LLMs), их влияние на ИИ и реальные приложения. Помогает понять строительные блоки LLM, методики обучения и этические соображения.

Чат с вашими данными с использованием LangChain

Курс обучает Retrieval Augmented Generation и созданию чат-ботов, отвечающих на основе содержания документов. Включает такие темы как загрузка документов, разделение, хранение векторов, извлечение информации и разработка чат-ботов с использованием LangChain.

Введение в LLMs на Python

Практический курс обучает понимать, создавать и использовать большие языковые модели (LLMs) для задач, таких как перевод и вопросно-ответная система. Студенты узнают о проектировании архитектур трансформеров, использовании предварительно обученных моделей от Hugging Face и решении реальных задач и этических вопросов.

Основы настройки запросов

Курс описывает принципы, техники и лучшие практики проектирования эффективных запросов, включая zero-shot и few-shot обучение. Также затрагивает расширенные техники, идентификацию подходящих запросов для конкретных моделей, предотвращение злоупотребления и смягчение предвзятости в ответах фундаментальных моделей.

Генеративный ИИ с использованием больших языковых моделей

Курс обучает основам генеративного ИИ с использованием больших языковых моделей (LLMs), включая их жизненный цикл, архитектуру трансформеров и оптимизацию. Охватывает обучение, настройку и развертывание LLMs с практическими исследованиями от индустриальных экспертов.

Генеративный ИИ и LLMs на AWS

Курс обучает развертыванию генеративных моделей ИИ, таких как GPT на AWS через практические лаборатории, включая выбор архитектуры, оптимизацию затрат, мониторинг, CI/CD конвейеры и соответствие. Идеален для инженеров машинного обучения, data scientists и технических лидеров, предоставляя практическое обучение для готовой к производству генеративной ИИ с использованием Amazon Bedrock и облачных сервисов.

Инспектирование богатых документов с Gemini Multimodality и Multimodal RAG

Курс описывает использование мультимодальных запросов для извлечения информации из текста и визуальных данных и генерации описаний видео с помощью Gemini. Участники узнают, как создавать метаданные для документов, содержащих текст и изображения, извлекать соответствующие текстовые фрагменты и создавать цитаты с использованием Multimodal RAG с Gemini.

Создание агентов RAG с использованием LLMs

Курс исследует развертывание и эффективную реализацию больших языковых моделей (LLMs) для увеличения производительности. Участники научатся проектировать системы управления диалогами, использовать эмбеддинги для извлечения контента и реализовывать продвинутые конвейеры LLM с использованием инструментов, таких как LangChain и Gradio.

Генеративные предварительно обученные трансформеры (GPT)

Курс знакомит с основами обработки естественного языка и языкового моделирования, с акцентом на нейронных подходах, таких как трансформеры. Студенты узнают о ключевых инновациях, этических вызовах и практических лабораториях для генерации текста с использованием Python.

Генеративный ИИ и LLMs: Архитектура и подготовка данных

Курс обучает основам генеративного ИИ и больших языковых моделей (LLMs), включая архитектуры, такие как RNN, трансформеры, GANs, VAEs и модели диффузии. Также описывает методы токенизации, использование загрузчиков данных с PyTorch и использование библиотек Hugging Face.

Тонкая настройка больших языковых моделей

Курс обучает концепциям тонкой настройки и обучения больших языковых моделей с использованием ваших данных. Участники узнают, когда применять тонкую настройку, как подготавливать данные и как обучать и оценивать LLMs.

Построение языковых моделей на AWS

Курс на Amazon SageMaker предназначен для опытных data scientists и фокусируется на построении и оптимизации языковых моделей. Описывает хранение, загрузку и варианты обучения больших текстовых корпусов, а также вызовы развертывания и настройку фундаментальных моделей для генеративных задач ИИ с использованием SageMaker Jumpstart.

Мы получаем небольшую прибыль от покупок, совершенных через ссылки на курсы, упомянутые в вышеуказанном списке.

Если вы хотите предложить какой-либо курс, который мы упустили из этого списка, напишите нам по адресу asif@marktechpost.com

Статья опубликована на портале MarkTechPost.

«`