Tutto ciò che devi sapere sull’Università LLM di Cohere
All you need to know about Cohere's LLM University
Probabilmente hai sentito parlare molto di Large Language Models (LLM). Alcuni di voi sono interessati a ciò che il futuro riserva. Alcuni si chiedono “Come posso coinvolgermi in questo?!”. Indipendentemente da ciò che pensi dei LLM, l’obiettivo finale è voler saperne di più. Se vuoi imparare sui LLM per fare una transizione verso una carriera diversa nell’industria tecnologica, LLM University di Cohere può aiutarti proprio in questo!
Stiamo vedendo sempre più sviluppatori interessati a portare le loro carriere con i LLM al livello successivo. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un ambito in cui molti sviluppatori pensavano di non immergersi. Ma con la crescita dei LLM e organizzazioni come Cohere che forniscono contenuti educativi, la transizione sta diventando molto più facile.
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Cos’è LLM University?
Cohere mira a costruire il futuro dell’IA linguistica, fornendo agli sviluppatori e alle imprese gli strumenti per creare prodotti che permettano loro di catturare un valore aziendale essenziale con l’IA linguistica. Per soddisfare questo obiettivo, hanno creato LLM University per gli sviluppatori che vogliono approfondire la conoscenza di NLP e LLM.
Offrono un curriculum completo che mira a fornire agli studenti e agli sviluppatori una buona conoscenza di base di NLP e a costruire su di essa per sviluppare le proprie applicazioni.
Non sentirti nervoso quando senti che è per sviluppatori, perché sono qui per soddisfare tutti i tipi di persone provenienti da tutti i tipi di background. Imparerai le basi di NLP e LLM e approfondirai la tua conoscenza a un livello più avanzato, come la creazione e l’utilizzo di modelli di rappresentazione e generazione di testo.
L’aspetto teorico ha spiegazioni chiare e analogie con esempi per supportarlo, mentre l’aspetto pratico ha esempi di codice per solidificare la tua conoscenza. Una volta acquisita una buona comprensione del settore, metterai alla prova le tue competenze con esercitazioni pratiche che ti permetteranno di costruire e distribuire i tuoi modelli.
Percorso di apprendimento
Quindi come funziona? Principianti e intermedi insieme? No. Ci sono due modi per imparare:
- Sequenziale
Se sei un nuovo ingegnere di machine learning, potresti sentirti più a tuo agio partendo dall’inizio con NLP e LLM. Con il percorso sequenziale, passerai attraverso le basi di NLP e LLM e la loro architettura.
Anche se questo percorso richiede poche conoscenze di base, puoi comunque rinfrescare la tua conoscenza di machine learning e NLP utilizzando il materiale seguente: Appendice 1.
- Non sequenziale
Se ti senti un po’ più sicuro delle basi di NLP e LLM, potresti non voler partire dalle basi. Puoi saltare questi moduli di base e passare a moduli specifici che soddisfano le tue esigenze o che ti aiuteranno con un progetto specifico in mente. Puoi dare un’occhiata a ciò che questo comporta consultando il materiale seguente: Appendice 2.
Curriculum di LLM University
Vuoi sapere cosa imparerai? Scopriamolo…
Nelle seguenti principali sezioni, imparerai sui LLM, come funzionano e lavorerai su laboratori pratici per costruire le tue applicazioni linguistiche. Il primo modulo è completamente incentrato sulla teoria, mentre nei moduli 2, 3 e 4 avrai una combinazione di teoria e pratica con laboratori di codice.
Ecco i moduli:
- Modulo 1: Cosa sono i Large Language Models?
In questo modulo, imparerai le basi dei LLM, nonché argomenti come gli embeddings, l’attenzione, l’architettura del modello transformer, la ricerca semantica, nonché esempi pratici e esercizi pratici.
- Modulo 2: Rappresentazione del testo con gli endpoint di Cohere
Nel secondo modulo, affronterai teoria e laboratori pratici in cui imparerai come utilizzare gli endpoint di Cohere per la classificazione, gli embeddings e la ricerca semantica. Alla fine di questo modulo, avrai imparato a scrivere codice per chiamare l’API di Cohere per diversi endpoint.
- Modulo 3: Generazione di testo con Cohere Endpoints
Nel terzo modulo, imparerai a utilizzare l’apprendimento generativo per generare testo. Inizierai con un codelab che ti insegnerà come utilizzare l’endpoint generato e successivamente acquisirai competenze di progettazione di prompt.
- Modulo 4: Deployment
Ultimo ma non meno importante, il deployment! Una volta che avrai costruito le tue applicazioni, imparerai come distribuirle utilizzando piattaforme e framework come AWS SageMaker, Streamlit e FastAPI.
Una volta completati questi moduli, avrai padroneggiato il mondo del NLP e sbloccherai un mondo di nuove opportunità nella crescente tecnologia del linguaggio.
Conclusione
Per ottenere l’aiuto di cui hai bisogno, Cohere sta accogliendo il primo gruppo di studenti e li sta guidando attraverso i materiali del corso insieme. Hanno anche gruppi di lettura e organizzeranno eventi esclusivi. Puoi iscriverti alla loro community Discord: la community Discord di Cohere dove potrai connetterti con altri studenti, aiutarti reciprocamente nel processo, condividere idee e costruire insieme. Nisha Arya è una Data Scientist, una scrittrice tecnica freelance e una Community Manager presso VoAGI. È particolarmente interessata a fornire consigli di carriera o tutorial nel campo della Data Science e a conoscenze teoriche riguardanti la Data Science. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l’Intelligenza Artificiale può beneficiare la longevità della vita umana. Una studentessa appassionata, desiderosa di ampliare le sue conoscenze tecniche e le sue competenze di scrittura, aiutando nel contempo a guidare gli altri.
