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

1. Cohere的LLM大学

2. Hugging Face NLP课程

3. MIT OpenCourseWare:高级自然语言处理

4. YouTube频道:Sentdex

5. FreeCodeCamp的NLP教程

6. Analytics Vidhya博客

7. LLMOps

8. LLM训练营

9. Google Cloud的大语言模型入门

10. 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

如何学习AI大模型 ？

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习

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