Un elenco completo di risorse per padroneggiare i grandi modelli linguistici

Una guida completa alle risorse per padroneggiare i grandi modelli linguistici

In questo vasto panorama dell’IA, è emersa una forza rivoluzionaria sotto forma di Large Language Models (LLMS). Non è solo una parola alla moda, ma il nostro futuro. La loro capacità di comprendere e generare testi simili a quelli umani li ha portati alla ribalta ed ora sono diventati una delle aree di ricerca più calde. Immagina un chatbot che può rispondere come se stessi parlando con i tuoi amici o immagina un sistema di generazione di contenuti tale da diventare difficile distinguere se sia stato scritto da un essere umano o da un’intelligenza artificiale. Se cose come queste ti intrigano e vuoi approfondire il cuore delle LLM, allora sei nel posto giusto. Ho raccolto una lista completa di risorse che vanno da articoli informativi, corsi e repository GitHub a rilevanti paper di ricerca che possono aiutarti a comprenderli meglio. Senza ulteriori indugi, iniziamo il nostro incredibile viaggio nel mondo delle LLM.

1. Corsi Fondamentali

1. Deep Learning Specialization – Coursera

Link: Deep Learning Specialization

Descrizione: Il deep learning forma il nucleo delle LLM. Questo corso completo, tenuto da Andrew Ng, copre argomenti essenziali sulle reti neurali, le basi della Computer Vision e dell’Elaborazione del Linguaggio Naturale, nonché come strutturare i tuoi progetti di machine learning.

2. Stanford CS224N: NLP with Deep Learning – YouTube

Link: Stanford CS224N: NLP with Deep Learning

Descrizione: È una miniera d’oro di conoscenza e fornisce un’ampia introduzione alle ricerche più avanzate sul deep learning per l’Elaborazione del Linguaggio Naturale.

3. HuggingFace Transformers Course – HuggingFace

Link: HuggingFace Transformers Course

Descrizione: Questo corso insegna l’NLP utilizzando le librerie dell’ecosistema HuggingFace. Copre il funzionamento interno e l’utilizzo delle seguenti librerie di HuggingFace:

Transformers
Tokenizers
Datasets
Accelerate

4. ChatGPT Prompt Engineering for Developers – Coursera

Link: ChatGPT Prompt Engineering Course

Descrizione: ChatGPT è una LLM popolare e questo corso condivide le migliori pratiche e i principi essenziali per scrivere prompt efficaci per una migliore generazione delle risposte.

2. Corsi Specifici sulle LLM

1. LLM University – Cohere

Link: LLM University

Descrizione: Cohere offre un corso specializzato per padroneggiare gli LLM. Il loro percorso sequenziale, che copre gli aspetti teorici di NLP, LLM e la loro architettura in dettaglio, è rivolto ai principianti. Il percorso non sequenziale è per persone esperte interessate più alle applicazioni pratiche e ai casi d’uso di questi potenti modelli piuttosto che al loro funzionamento interno.

2. Stanford CS324: Large Language Models – Sito di Stanford

Link: Stanford CS324: Large Language Models

Descrizione: Questo corso approfondisce le complessità di questi modelli. Esplorerai i fondamenti, la teoria, l’etica e gli aspetti pratici di questi modelli acquisendo anche un po’ di esperienza pratica.

3. Princeton COS597G: Understanding Large Language Models – Sito di Princeton

Link: Understanding Large Language Models

Descrizione: Un corso di livello universitario che offre un curriculum completo, rendendolo una scelta eccellente per l’apprendimento approfondito. Esplorerai le fondamenta tecniche, le capacità e i limiti di modelli come BERT, GPT, modelli T5, modelli di mistura di esperti, modelli di tipo retrieval, ecc.

4. ETH Zurich: Large Language Models(LLMs) – RycoLab

Link: ETH Zurich: Large Language Models

Descrizione: Questo corso di nuova concezione offre una completa esplorazione degli LLM. Approfondisci le basi probabilistiche, la modellazione di reti neurali, i processi di addestramento, le tecniche di scaling e discussioni critiche sulla sicurezza e sull’uso potenziale.

5. Full Stack LLM Bootcamp – The Full Stack

Link: Full Stack LLM Bootcamp

Descrizione: Il Full Stack LLM boot camp è un corso orientato all’industria che copre argomenti come tecniche di prompt engineering, fondamenti di LLM, strategie di deployment e design dell’interfaccia utente, garantendo che i partecipanti siano ben preparati per la costruzione e il deployment di applicazioni LLM.

6. Fine Tuning Large Language Models – Coursera

Link: Fine Tuning Large Language Models

Descrizione: Il fine tuning è la tecnica che ti permette di adattare gli LLM alle tue esigenze specifiche. Completando questo corso, comprenderai quando applicare il fine tuning, la preparazione dei dati per il fine tuning e come addestrare il tuo LLM su nuovi dati e valutarne le prestazioni.

3. Articoli / Libri

1. Cosa sta facendo ChatGPT e perché funziona? – Steven Wolfram

Link: Cosa sta facendo ChatGPT e perché funziona?

Descrizione: Questo breve libro è scritto da Steven Wolfram, un rinomato scienziato. Discute gli aspetti fondamentali di ChatGPT, le sue origini nelle reti neurali e i suoi progressi nei trasformatori, nei meccanismi di attenzione e nell’elaborazione del linguaggio naturale. È una lettura eccellente per chi è interessato a esplorare le capacità e i limiti dei LLM.

2. Comprendere i grandi modelli di linguaggio: una lista di lettura trasformativa – Sebastian Raschka

Link: Comprendere i grandi modelli di linguaggio: una lista di lettura trasformativa

Descrizione: Contiene una raccolta di importanti articoli di ricerca e fornisce una lista di lettura cronologica, partendo dagli articoli precedenti sulle reti neurali ricorrenti (RNN) fino al modello influente BERT e oltre. È una risorsa inestimabile per ricercatori e professionisti che desiderano studiare l’evoluzione di NLP e LLM.

3. Serie di articoli: Grandi modelli di linguaggio – Jay Alammar

Link: Serie di articoli: Grandi modelli di linguaggio

Descrizione: I blog di Jay Alammar sono un tesoro di conoscenze per chiunque studi grandi modelli di linguaggio (LLM) e trasformatori. I suoi blog si distinguono per la loro combinazione unica di visualizzazioni, spiegazioni intuitive e copertura completa della materia.

4. Costruzione di applicazioni LLM per la produzione – Chip Huyen

Link: Costruzione di applicazioni LLM per la produzione

Descrizione: In questo articolo vengono discusse le sfide della produzione dei LLM. Offre spunti sulla composabilità delle attività e presenta casi d’uso promettenti. Chiunque sia interessato ai LLM pratici lo troverà davvero prezioso.

4. Repository di GitHub

1. Awesome-LLM ( 9k ⭐ )

Link: Awesome-LLM

Descrizione: È una collezione curata di articoli, framework, strumenti, corsi, tutorial e risorse incentrate sui grandi modelli di linguaggio (LLM), con un particolare enfasi su ChatGPT.

2. LLMsPracticalGuide ( 6.9k ⭐ )

Link: The Practical Guides for Large Language Models

Descrizione: Aiuta gli operatori a navigare nel vasto panorama dei LLM. Si basa sull’articolo di riepilogo intitolato: Sfruttare il potere dei LLM nella pratica: un’indagine su ChatGPT e oltre e su questo blog.

3. LLMSurvey ( 6.1k ⭐ )

Link: LLMSurvey

Descrizione: È una collezione di articoli di ricerche e risorse basate sul documento intitolato: Un’indagine sui modelli linguistici di grandi dimensioni. Contiene anche un’illustrazione dell’evoluzione tecnica dei modelli della serie GPT, nonché un grafico evolutivo del lavoro di ricerca condotto su LLaMA.

4. Grafico incredibile LLM ( 637 ⭐ )

Link: Awesome-Graph-LLM

Descrizione: È una fonte preziosa per le persone interessate all’intersezione delle tecniche basate su grafi con LLM. Fornisce una raccolta di articoli di ricerca, set di dati, benchmark, ricerche e strumenti che approfondiscono questo campo emergente.

5. Awesome Langchain ( 5.4k ⭐ )

Link: awesome-langchain

Descrizione: LangChain è il framework rapido ed efficiente per i progetti LLM e questo repository è il centro per monitorare le iniziative e i progetti legati all’ecosistema di LangChain.

5. Risorse aggiuntive – Documenti di ricerca e indagini

“Un’indagine completa su ChatGPT nell’era di AIGC” – È un ottimo punto di partenza per i principianti in LLM. Copre in modo completo la tecnologia sottostante, le applicazioni e le sfide di ChatGPT.
“Un’indagine sui modelli linguistici di grandi dimensioni” – Copre gli ultimi progressi in LLM, in particolare nei quattro principali aspetti di pre-training, adattamento del sintonizzazione, utilizzo e valutazione delle capacità.
“Sfide e applicazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni” – Discute le sfide degli LLM e le aree di applicazione di successo degli LLM.
“Attention Is All You Need” – I Transformers rappresentano la pietra angolare per GPT e altri LLM ed è in questo articolo che viene presentata l’architettura Transformer.
“The Annotated Transformer” – Una risorsa dell’Università di Harvard che fornisce una spiegazione dettagliata ed annotata dell’architettura Transformer, fondamentale per molti LLM.
“The Illustrated Transformer” – Una guida visiva che aiuta a capire a fondo l’architettura del Transformer, rendendo i concetti complessi più accessibili.
“BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” – Questo articolo presenta BERT, un LLM molto influente che stabilisce nuovi standard per numerose attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Conclusione

In questo articolo, ho selezionato una vasta lista di risorse essenziali per padroneggiare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Tuttavia, l’apprendimento è un processo dinamico e la condivisione di conoscenze ne è l’essenza. Se hai delle risorse aggiuntive in mente che ritieni debbano far parte di questa lista completa, non esitare a condividerle nella sezione commenti. I tuoi contributi potrebbero essere preziosi per gli altri nel loro percorso di apprendimento, creando uno spazio interattivo e collaborativo per l’arricchimento delle conoscenze.

[Kanwal Mehreen](https://www.linkedin.com/in/kanwal-mehreen1/) è una aspirante sviluppatrice software con un forte interesse per la scienza dei dati e le applicazioni dell’intelligenza artificiale in medicina. Kanwal è stata selezionata come Google Generation Scholar 2022 per la regione APAC. Kanwal ama condividere le sue conoscenze tecniche scrivendo articoli su argomenti di tendenza ed è appassionata di migliorare la rappresentazione delle donne nell’industria tecnologica.

language models