In einem vorherigen Artikel habe ich erklärt, wie KI die Fähigkeit der Zukunft ist, mit Positionen, die jährlich bis zu 375.000 US-Dollar verdienen. Große Sprachmodelle (LLMs) sind zu einem zentralen Fokus in der KI geworden, und fast jede datenzentrierte Rolle erfordert jetzt ein grundlegendes Verständnis dieser Algorithmen. Egal, ob Sie ein Entwickler sind, der sein Fähigkeiten erweitern möchte, ein Datenpraktiker oder ein Profi, der in das Feld der KI wechseln möchte, profitieren Sie davon, die LLMs auf dem aktuellen Arbeitsmarkt zu lernen. In diesem Artikel werde ich Ihnen 10 kostenlose Ressourcen zur Verfügung stellen, die Ihnen helfen werden, mehr über Large Language Models zu erfahren.
1. Einführung in Large Language Models by Andrej Karpathy
Wenn Sie ein kompletter Anfänger auf dem Gebiet der KI sind, empfehle ich Ihnen, mit diesem einstündigen YouTube-Tutorial zu beginnen, das erklärt, wie LLMs funktionieren. Am Ende dieses Videos werden Sie die Funktionsweise von LLMs, LLM-Skalierungsgesetze, Modellanpassung, Multimodalität und LLM-Anpassung verstehen.
2. GenAI für Anfänger von Microsoft
Generative AI for Beginners ist ein 18-Lektionen-Kurs, der Ihnen alles beibringt, was Sie über den Aufbau generativer KI-Anwendungen wissen müssen. Der Kurs beginnt von ganz unten – zuerst lernen Sie das Konzept der generativen KI und LLMs kennen und gehen dann weiter zu Themen wie Prompt-Engineering und LLM-Auswahl. Dann lernen Sie, LLM-gestützte Anwendungen mit Low-Code-Tools, RAGs und KI-Agenten zu erstellen. Der Kurs wird Ihnen auch beibringen, LLMs feinabzustimmen und Ihre LLM-Anwendungen zu sichern. Sie können Module überspringen und die Lektionen auswählen, die für Ihre Lernziele am relevantesten sind.
3. GenAI mit LLMs von Deeplearning.AI
Generative AI with LLMs ist ein Kurs über Sprachmodelle, der etwa 3 Wochen Vollzeitstudium erfordert. Diese Lernressource umfasst die Grundlagen von LLMs, die Transformer-Architektur und das Prompt-Engineering. Sie lernen auch, Sprachmodelle auf AWS feinabzustimmen, zu optimieren und bereitzustellen.
4. Hugging Face NLP Course
Hugging Face ist ein führendes NLP-Unternehmen, das Bibliotheken und Modelle bereitstellt, mit denen Sie Machine-Learning-Anwendungen erstellen können. Ihre NLP-Lernstrecke umfasst die Transformer-Architektur, die Funktionsweise von LLMs sowie die verfügbaren Datasets- und Tokenizer-Bibliotheken innerhalb ihres Ökosystems. Sie lernen, Datensätze feinabzustimmen und Aufgaben wie Textzusammenfassung, Fragebeantwortung und Übersetzung mithilfe der Transformers-Bibliothek und der Pipelines von Hugging Face zu erledigen.
5. LLM University von Cohere
LLM University ist eine Lernplattform, die Konzepte im Zusammenhang mit NLP und LLMs abdeckt. Ähnlich wie bei den vorherigen Kursen auf dieser Liste beginnen Sie damit, die Grundlagen von LLMs und deren Architektur zu erlernen und gehen dann zu fortgeschritteneren Konzepten wie Prompt-Engineering, Feinabstimmung und RAGs über. Wenn Sie bereits über einige NLP-Kenntnisse verfügen, können Sie die grundlegenden Module einfach überspringen und den fortgeschrittenen Tutorials folgen.