大規模な言語モデルをマスターするための包括的な資源リスト

美容とファッションの専門家が紹介する、大規模な言語モデルをマスターするための包括的な資源リスト

 

この広大なAIの世界において、大言語モデル (LLM) という革命的な力が現れました。単なる流行語ではなく、私たちの未来です。彼らの人間のようなテキストの理解と生成能力は、彼らを注目の的にし、今や最も注目度の高い研究領域の一つとなりました。友人と話しているかのようにあなたに応答できるチャットボットを思い描いたり、人間とAIのどちらが書いたか区別がつかないほど難しくなったコンテンツ生成システムを想像してみてください。これに興味を持ち、LLMの本質にさらに深く潜り込みたい場合、正しい場所にいます。私は、より良く理解するのに役立つ情報記事、コース、GitHubリポジトリ、関連する研究論文など、包括的なリソースのリストをまとめました。さらなる遅延なしに、LLMの世界で素晴らしい旅を始めましょう。

 

1. 基礎コース

 

• 「OpenAgents：野生の言語エージェントのためのオープンプラットフォーム」
• 「LeNetのマスタリング：アーキテクチャの洞察と実践的な実装」
• マストゥゴにお会いしましょう：ディフュージョンに基づいた音楽ドメイン知識に触発されたテキストから音楽へのシステムですタンゴのテキストからオーディオへのモデルを拡張します

 

1. ディープラーニング専門化 – Coursera

 

リンク：ディープラーニング専門化

説明：ディープラーニングはLLMの基盤です。Andrew Ng氏によるこの包括的なコースでは、ニューラルネットワークの基本的なトピック、コンピュータビジョンと自然言語処理の基礎、および機械学習プロジェクトの構造化方法について学びます。

 

2. Stanford CS224N: ディープラーニングによるNLP – YouTube

 

リンク：Stanford CS224N: ディープラーニングによるNLP

説明：これは知識の宝庫であり、NLPのためのディープラーニングに関する最新研究について詳細に紹介しています。

 

3. HuggingFace Transformersコース – HuggingFace

 

リンク：HuggingFace Transformersコース

説明：このコースでは、HuggingFaceエコシステムのライブラリを使用してNLPを教えます。以下のHuggingFaceのライブラリの内部構造と使用方法をカバーしています：

• Transformers
• Tokenizers
• Datasets
• Accelerate

 

4. ChatGPTのプロンプトエンジニアリングコース – Coursera

 

リンク：ChatGPTプロンプトエンジニアリングコース

説明：ChatGPTは人気のあるLLMであり、このコースでは効果的なプロンプトの作成についてのベストプラクティスと基本原則を共有しています。

 

2. LLMs専門コース

 

 

1. LLM University – Cohere

 

リンク：LLM University

説明： Cohereは、LLMのマスターをするための専門コースを提供しています。彼らのシーケンシャルトラックは、NLP、LLM、およびそれらのアーキテクチャの理論的な側面を詳細にカバーし、初心者を対象としています。非シーケンシャルパスは、これらの強力なモデルの内部的な動作よりも実際の応用と使用事例に関心がある経験豊富な個人向けです。

 

2. スタンフォードCS324：Large Language Models – Stanford Site

 

リンク： スタンフォードCS324：Large Language Models

説明： このコースでは、これらのモデルの詳細な複雑さについてさらに探求します。基礎、理論、倫理、および実践的な側面を探求しながら、実際の経験も積むことができます。

 

3. プリンストンCOS597G：Understanding Large Language Models – Princeton Site

 

リンク： Understanding Large Language Models

説明： これは修士レベルのコースで、包括的なカリキュラムを提供しており、詳細な学習には最適です。BERT、GPT、T5モデル、エキスパートモデルの混合、検索ベースのモデルなどのモデルの技術的な基礎、能力、制約について探求します。

 

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

 

リンク： ETH Zurich：Large Language Models

説明： この新しく設計されたコースでは、LLMの包括的な探求を提供しています。確率的な基礎、ニューラルネットワークモデリング、トレーニングプロセス、スケーリング技術、セキュリティおよび潜在的な誤用に関する重要な議論に深く入り込みます。

 

5. Full Stack LLM Bootcamp – The Full Stack

 

リンク： Full Stack LLM Bootcamp

説明： フルスタックLLMブートキャンプは、プロンプトエンジニアリング技術、LLMの基礎、展開戦略、およびユーザーインターフェースデザインなどのトピックをカバーする産業関連のコースです。参加者は、LLMアプリケーションの構築と展開に十分に準備されます。

 

6. Fine Tuning Large Language Models – Coursera

 

リンク： Fine Tuning Large Language Models

説明： ファインチューニングは、LLMを特定のニーズに適応させるための技術です。このコースを修了することで、ファインチューニングの適用時期、ファインチューニングのためのデータ準備、新しいデータでのLLMのトレーニングとパフォーマンス評価について理解することができます。

 

3. 記事/書籍

 

 

1. ChatGPTが何をしていて、なぜうまくいっているのか？ – Steven Wolfram

 

リンク： ChatGPTが何をしていて、なぜうまくいっているのか？

説明：この短い本は、著名な科学者であるスティーブン・ウォルフラムによって書かれています。彼はChatGPTの基本的な側面、ニューラルネットワークにおける起源、トランスフォーマ、アテンションメカニズム、自然言語処理の進歩について議論しています。LLMsの能力と制限を探求したい人にとって、素晴らしい読み物です。

 

2. 大規模言語モデルの理解：革新的な読書リスト – セバスチャン・ラシュカ

 

リンク： 大規模言語モデルの理解：革新的な読書リスト

説明：このリストには、重要な研究論文のコレクションが含まれており、リカレントニューラルネットワーク（RNN）に関する初期の論文から影響力のあるBERTモデルなど、時系列の読書リストを提供しています。これは、NLPとLLMsの進化を研究するための貴重なリソースです。

 

3. 記事シリーズ：大規模言語モデル – ジェイ・アラマー

 

リンク： 記事シリーズ：大規模言語モデル

説明：ジェイ・アラマーのブログは、大規模言語モデル（LLMs）とトランスフォーマについて学ぶ人々にとっての知識の宝庫です。彼のブログは、視覚化、直感的な説明、幅広いカバレッジのユニークな組み合わせで目立ちます。

 

4. プロダクション用LLMアプリケーションの開発 – チップ・フエン

 

リンク： プロダクション用LLMアプリケーションの開発

説明：この記事では、LLMsのプロダクション化の課題について議論しています。タスクの合成性に関する洞察を提供し、有望なユースケースを紹介しています。実用的なLLMsに興味がある人にとって、非常に価値のある情報源です。

 

4. Githubリポジトリ

 

 

1. Awesome-LLM （9k ⭐）

 

リンク： Awesome-LLM

説明：これは、大規模言語モデル（LLMs）に焦点を当てた論文、フレームワーク、ツール、コース、チュートリアル、リソースの編集済みコレクションであり、特にChatGPTに重点を置いています。

 

2. LLMsPracticalGuide（6.9k ⭐）

 

リンク： The Practical Guides for Large Language Models

説明：このガイドは、実践的なLLMsの広範な領域を実践者がナビゲートするのを支援します。ChatGPTとそれ以上にフォーカスしたHarnessing the Power of LLMs in Practice：A Survey on ChatGPT and Beyondとこのブログを基にしています。

 

3. LLMSurvey （6.1k ⭐）

 

リンク： LLMSurvey

説明： 「大規模な言語モデルの調査」という論文を基にした調査論文やリソースのコレクションです。また、GPTシリーズモデルの技術的進化のイラストやLLaMAで行われた研究の進化グラフも含まれています。

 

4. エキサイティングなグラフ-LLM（637⭐）

 

リンク： エキサイティングなグラフ-LLM

説明： グラフベースの技術とLLMの交差点に興味を持つ人々にとって貴重な情報源です。この新興分野に深く関わる研究論文やデータセット、ベンチマーク、調査、ツールのコレクションを提供しています。

 

5. エキサイティングなラングチェーン（5.4k⭐）

 

リンク： エキサイティングなラングチェーン

説明： LangChainはLLMプロジェクトのための高速で効率の良いフレームワークであり、このリポジトリはLangChainのエコシステムに関連するイニシアチブとプロジェクトを追跡するためのハブです。

 

5. 追加リソース-研究と調査論文

 

1. 「AIGC時代のChatGPTに関する完全な調査」 – LLM初心者にとっては素晴らしい出発点です。ChatGPTの基本技術、応用、課題を包括的にカバーしています。
2. 「大規模言語モデルの調査」 – プレトレーニング、適応調整、利用、容量評価の4つの主要な側面でのLLMの最新の進歩をカバーしています。
3. 「大規模言語モデルの課題と応用」 – LLMの課題とLLMの成功応用分野について議論しています。
4. 「Attention Is All You Need」 – トランスフォーマーはGPTや他のLLMの基盤となるものであり、この論文ではトランスフォーマーアーキテクチャを紹介しています。
5. 「The Annotated Transformer」 – ハーバード大学のリソースで、多くのLLMに基盤となるトランスフォーマーアーキテクチャの詳細かつ注釈付きの説明を提供しています。
6. 「The Illustrated Transformer」 – 複雑な概念をより理解しやすくするため、Transformerアーキテクチャについて視覚的なガイドを提供しています。
7. 「BERT：言語理解のための深層双方向トランスフォーマーのプレトレーニング」 – この論文は、多くの自然言語処理（NLP）のタスクにおいて新たな基準を設定する高影響力のLLMであるBERTを紹介しています。

 

まとめ

 

この記事では、大規模言語モデル（LLM）をマスターするために必須のリソースを幅広く紹介しました。しかし、学びはダイナミックなプロセスであり、知識共有がその中心です。この包括的なリストに含まれるべきと考える追加のリソースがある場合は、コメントセクションで共有することをお勧めします。あなたの貢献は他の人の学習の旅にとって貴重であり、知識の豊かさのためのインタラクティブで協力的な空間を作り出すことでしょう。

[Kanwal Mehreen](https://www.linkedin.com/in/kanwal-mehreen1/)は、データサイエンスと医学におけるAIの応用に強い興味を持つ、将来有望なソフトウェア開発者です。Kanwalは、Google Generation Scholar 2022としてAPAC地域で選ばれました。Kanwalは、トレンディングトピックの記事を書くことによって技術知識を共有するのが大好きで、テック業界で女性の存在感を高めることに情熱を注いでいます。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!