大语言模型(LLM)正在引领人工智能领域的革命,从智能聊天机器人到数据分析,LLM都扮演着核心角色。无论你是初学者还是想要提升知识,这10个免费资源将帮助你深入了解LLM世界,提高你的综合技能和AI实践能力。
学习目标
发现10个免费学习LLM的资源
了解每个资源的优势
找到最适合你学习风格的资源
获取涵盖LLM基础知识的材料
通过免费课程和材料探索LLM的高级主题
目录
Cohere的LLM大学
Hugging Face NLP课程
MIT OpenCourseWare:高级自然语言处理
YouTube频道:Sentdex
FreeCodeCamp的NLP教程
Analytics Vidhya博客
LLMOps
LLM训练营
Google Cloud的大语言模型入门
微调大语言模型
1. Cohere的LLM大学
Cohere的LLM大学提供了专门的LLM学习方法。该平台提供深入的教程、网络研讨会和项目,重点关注LLM在各种应用中的实施。
主要内容:模型架构、微调、高级NLP技术
特色:行业专家主持的网络研讨会、实践项目、认证
目标受众:高级学习者和专业人士
https://cohere.com/llm-university
2. Hugging Face NLP课程
Hugging Face是NLP领域的主要参与者,是开源库和模型的存储库。它提供了一个全面的NLP课程,涵盖了从标记化到大规模模型部署的所有内容。
主要内容:标记化、模型训练、Transformers、部署
特色:交互式笔记本、社区支持、预训练模型访问
目标受众:具有一些NLP背景的中级学习者
https://huggingface.co/learn/nlp-course
3. MIT OpenCourseWare:高级自然语言处理
麻省理工学院的OpenCourseWare项目提供了一门免费的高级NLP课程,深入探讨了LLM的技术细节。
主要内容:NLP深度学习、句法分析、机器翻译
特色:严谨的学术内容、作业和测验
目标受众:高级学习者和学者
https://ocw.mit.edu/courses/6-864-advanced-natural-language-processing-fall-2005/
4. YouTube频道:Sentdex
Sentdex是一个提供机器学习、深度学习和NLP教程的YouTube频道。该频道的LLM内容对时间有限的学习者和喜欢视频课程的人很有帮助。
主要内容:LLM实现、Python编码、实际应用
特色:视频教程、实践编码课程、社区互动
目标受众:初学者到中级学习者
https://www.youtube.com/user/sentdex
5. FreeCodeCamp的NLP教程
FreeCodeCamp以其高质量的免费编程教程而闻名,他们的NLP教程也不例外。这个资源提供了从NLP入门到LLM等主题的一系列教程。
主要内容:NLP基础、LLM、实践编码练习
特色:自定进度学习、互动练习、社区支持
目标受众:初学者到中级学习者
https://www.freecodecamp.org/news/tag/nlp/
6. Analytics Vidhya博客
Analytics Vidhya的博客部分包含了关于LLM的综合文章,为数据科学爱好者提供了丰富的信息。
主要内容:LLM案例研究、教程、行业应用
特色:详细文章、真实案例研究、社区讨论
目标受众:中级到高级学习者
https://www.analyticsvidhya.com/blog/
7. LLMOps
LLMOps是一个专注于LLM管理和部署操作方面的平台。这个资源特别适合那些对大规模运行LLM的实际操作感兴趣的人。
主要内容:LLM部署、监控、扩展
特色:关注操作方面、实践教程、行业用例
目标受众:专业人士和高级学习者
https://llmops.com/
8. LLM训练营
LLM训练营是一个密集的LLM学习项目,旨在让参与者全面了解LLM生态系统。
主要内容:NLP基础、模型微调、部署策略
特色:基于项目的学习、认证、专家指导
目标受众:中级到高级学习者
https://fullstackdeeplearning.com/llm-bootcamp/
9. Google Cloud的大语言模型入门
Google Cloud提供了一个全面的LLM入门课程。这个资源非常适合那些想从云计算角度理解LLM的人。
主要内容:LLM基础、基于云的实现、Google Cloud工具
特色:云端内容、实践实验室、与Google Cloud集成
目标受众:对云计算感兴趣的初学者到中级学习者
https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/539
10. 微调大语言模型
"微调大语言模型"课程涵盖了LLM微调的核心原则,并将其与提示工程区分开来。
主要内容:微调基础、与提示工程的区别、实际数据应用、优化策略
特色:使用真实数据集的实践、明确区分微调和提示工程、模型定制的实用技术、注重实际应用
目标受众:AI爱好者、数据科学家、机器学习工程师和希望增强LLM并将微调方法应用到项目中的开发人员
https://www.deeplearning.ai/short-courses/finetuning-large-language-models/
结论
学习大语言模型不需要花费高昂的费用,通过这10个免费资源,你现在可以免费开始探索LLM的世界。无论你喜欢严格组织的课程、实践作业和项目,还是全面的文章,这里都能满足你的需求。现在就开始探索这个令人兴奋的LLM领域吧!
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