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Dado el potencial de los modelos de lenguaje extenso (LLM) y las aplicaciones de LLM, ¡el mejor momento para aprender más sobre ellos es ahora! Desde divertidos proyectos personales hasta investigaciones y trabajos académicos, siempre es emocionante comprender mejor los LLM para que podamos crear aplicaciones interesantes usándolos.
En un artículo anterior, enumeramos recursos y cursos gratuitos que lo ayudarán a aprender sobre modelos de lenguaje grandes. Hemos seleccionado otra lista de cursos gratuitos para ayudarlo a mejorar sus habilidades.
¡Empecemos!
DeepLearning.AI ofrece ChatGPT Prompt Engineering for Developers en colaboración con el equipo de OpenAI.
Si ya usa ChatGPT o GPT-4, este curso le enseña cómo mejorar su uso. Aprenderá cómo usar la API de OpenAI de manera efectiva mediante el uso de las mejores prácticas de ingeniería.
En el camino, tendrá la oportunidad de crear un bot conversacional personalizado y aprender a usar la API de OpenAI para casos de uso comunes que incluyen resúmenes, inferencias, traducción, ortografía y revisión gramatical.
Consulte también esta revisión detallada de este curso de ingeniería rápida de Josep Ferrer.
El desarrollo de aplicaciones LangChain para LLM por DeepLearning.AI es co-enseñado por Harrison Chase, el creador de LangChain. Centrándose en la creación de aplicaciones aprovechando el ecosistema LangChain, este curso lo ayudará a familiarizarse con:
- Gestión de mensajes y análisis de respuestas, restricciones de ventana de contexto y memoria
- Uso de cadenas para realizar una secuencia de acciones.
- Respuesta a preguntas sobre un corpus de documentos
- Aprovechar las capacidades de razonamiento de los agentes para las capacidades de razonamiento
DeepLearning.AI en asociación con OpenAI también ofrece la creación de sistemas con la API de ChatGPT. En este curso gratuito en este curso gratuito, creará un chatbot de servicio al cliente para aplicar los siguientes conceptos cubiertos en el curso:
- Construcción de sistemas utilizando grandes modelos de lenguaje
- Uso de indicaciones de varias etapas
- Crear una canalización de subtareas dividiendo las tareas en subtareas
- Evaluación de entradas y salidas de LLM
Nota: Todos los cursos anteriores son Gratis por tiempo limitado.
Google Cloud lanzó recientemente una ruta de aprendizaje de IA generativa dedicada. La serie de microcursos que componen este camino tienen como objetivo permitir el desarrollo y la implementación de soluciones de IA generativa en Google Cloud.
Si está interesado en aprender acerca de modelos de lenguaje grandes, encontrará útiles los siguientes cursos:
Introducción a los modelos de lenguaje grande con Google Cloud es parte de la biblioteca de cursos gratuitos de Udacity y cubre cómo comenzar con la comprensión y la creación de aplicaciones LLM, que incluyen:
- Conceptos básicos de modelos de lenguaje grande y casos de uso
- afinación rápida
LLM University by Cohere proporciona un camino de aprendizaje fácil de seguir: desde los fundamentos de los LLM hasta la creación de aplicaciones usándolos. El curso cubre:
- Concepto como incrustaciones de palabras y oraciones
- Conceptos fundamentales de los grandes modelos lingüísticos: transformadores y mecanismo de atención
- Aplicaciones de los LLM en la generación, clasificación y análisis de textos
- Creación e implementación de aplicaciones de construcción utilizando los puntos finales de Cohere
El Bootcamp Full Stack LLM lo cubre todo: desde la ingeniería rápida para aprovechar al máximo los asistentes de GPT hasta la implementación y el monitoreo de aplicaciones LLM. Aquí hay una descripción general de lo que ofrece este bootcamp:
- Ingeniería rápida
- fundaciones LLM
- LLMOps
- Modelos de lenguaje aumentado
- UX para interfaces de usuario de idiomas
Aquí hay una publicación que desglosa el contenido de este bootcamp Full Stack LLM.
Aquí hay algunos otros recursos interesantes que lo ayudarán a ponerse al día con los LLM:
- Charla sobre el estado de GPT: esta charla de Andrej Karpathy en Microsoft Build 2023 proporciona una descripción general completa de las canalizaciones de capacitación de los asistentes de GPT, incluida la tokenización, la capacitación previa, el ajuste fino y el aprendizaje de refuerzo a partir de los comentarios humanos.
Espero que haya encontrado útil este resumen de algunos de los mejores recursos para aprender modelos de lenguaje grandes. ¡Nos lo pasamos muy bien armando esta lista, y esperamos que estés emocionado de aprender y comenzar a construir! ¡Feliz aprendizaje!
Bala Priya C es un desarrollador y escritor técnico de la India. Le gusta trabajar en la intersección de matemáticas, programación, ciencia de datos y creación de contenido. Sus áreas de interés y experiencia incluyen DevOps, ciencia de datos y procesamiento de lenguaje natural. ¡Le gusta leer, escribir, codificar y tomar café! Actualmente, está trabajando para aprender y compartir su conocimiento con la comunidad de desarrolladores mediante la creación de tutoriales, guías prácticas, artículos de opinión y más.