大規模言語モデルに関するより多くの無料コース

More free courses on large-scale language models.

大規模言語モデル（LLM）とそのアプリケーションの可能性を考えると、これらについて学ぶ最良の時期は今です！楽しい個人プロジェクトから学術研究や仕事まで、LLMをよりよく理解し、それらを使用して興味深いアプリケーションを構築することは常にエキサイティングです。

以前の記事で、大規模言語モデルについて学ぶのに役立つ無料のコースとリソースを列挙しました。今回は、あなたがスキルアップするのを助けるための無料のコースのリストを紹介します。

さあ始めましょう！

• AutoML – 機械学習モデルを構築するための No Code ソリューション
• Paellaを紹介します：安定した拡散よりもはるかに高速に高品質の画像を生成できる新しいAIモデル
• AIのダークサイドを明らかにする：プロンプトハッキングがあなたのAIシステムを妨害する方法

ChatGPT Prompt Engineering for Developers

ChatGPT Prompt Engineering for DevelopersはDeepLearning.AIとOpenAIチームが協力して提供するものです。

ChatGPTまたはGPT-4をすでに使用している場合、このコースでは、それらをより効果的に使用する方法を学びます。プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスを使用して、OpenAI APIを効果的に使用する方法を学びます。

途中で、カスタムチャットボットを構築し、要約、推論、翻訳、スペルチェック、文法チェックなどの一般的なユースケースでOpenAI APIを使用する方法を学ぶ機会があります。

Josep Ferrerによるこのプロンプトエンジニアリングコースの詳細なレビューもチェックしてください。

LangChain for LLM Application Development

LangChain for LLM Application DevelopmentはDeepLearning.AIによって提供され、LangChainのクリエイターであるHarrison Chaseが共同指導を務めています。LangChainエコシステムを利用してアプリケーションを構築することに焦点を当て、以下を把握するのに役立ちます。

• プロンプトの管理と応答の解析、メモリとコンテキストウィンドウの制約
• アクションのシーケンスを実行するためのチェーンの使用
• 文書コーパス上の質問応答
• 推論能力を活用したエージェントの推論能力の活用

Building Systems with the ChatGPT API

Building Systems with the ChatGPT APIもDeepLearning.AIとOpenAIのパートナーシップで提供されています。この無料コースでは、以下のコンセプトを適用して顧客サービスチャットボットを構築します。

• 大規模言語モデルを使用したシステムの構築
• マルチステージプロンプトの使用
• タスクをサブタスクに分割してサブタスクパイプラインを構築する
• LLMの入力と出力を評価する

注：上記のすべてのコースは、期間限定で無料です。

Google Cloud Generative AI Learning Path

Google Cloudは最近、専用のGenerative AI学習パスをリリースしました。このパスを構成する一連のマイクロコースは、Google Cloud上での生成AIソリューションの開発と展開を可能にすることを目的としています。

大規模言語モデルについて学びたい場合、次のコースが役立ちます。

• Generative AIの紹介
• 大規模言語モデルの紹介
• Generative AIの基礎
• エンコーダーデコーダーアーキテクチャ
• アテンションメカニズム
• TransformerモデルとBERTモデル
• Generative AI Explorer – Vertex AI

Introduction to Large Language Models with Google Cloud

Introduction to Large Language Models with Google CloudはUdacityの無料コースライブラリの一部であり、大規模言語モデルの理解と構築を始めるために、次のことをカバーしています。

• 大規模言語モデルとユースケースの基礎
• プロンプトチューニング

LLM University

LLM University by Cohereは、LLMの基礎からそれらを使用してアプリケーションを構築するまでの易しい学習パスを提供します。このコースでは、次をカバーしています。

• 単語と文の埋め込みなどのコンセプト
• 大規模言語モデルの基本概念：トランスフォーマーとアテンションメカニズム
• テキスト生成、分類、分析におけるLLMのアプリケーション
• Cohereのエンドポイントを使用してアプリケーションを構築および展開する

Full Stack LLM Bootcamp

Full Stack LLM Bootcampは、GPTアシスタントを最大限に活用するためのプロンプトエンジニアリングからLLMアプリケーションの展開および監視まで、すべてをカバーしています。このブートキャンプが提供する概要は以下のとおりです。

• Prompt engineering
• LLMの基礎
• LLMOps
• 拡張言語モデル
• 言語ユーザーインターフェースのUX

以下は、このフルスタックLLMブートキャンプの内容を分解した投稿です。

その他の役立つリソース

LLMについて理解を深めるためのいくつかの興味深いリソースを紹介します。

• State of GPT Talk: Microsoft Build 2023でのAndrej Karpathyによるこのトークは、トークナイズ、事前学習、微調整、人間のフィードバックからの強化学習を含むGPTアシスタントのトレーニングパイプラインについて包括的に説明しています。

• fast.aiによるPractical Deep Learning for Coders、Part 2: アテンションとトランスフォーマーモデルのレッスンは役立つ場合があります。
• StanfordによるCS25: Transformers United V2: トランスフォーマーの基礎から最近の大規模言語モデルの進歩や応用に至るまで、一連の講義でNLPタスクを超えたトランスフォーマーの基礎をカバーしています。
• Data IndependentによるLangChain Tutorials on YouTube: さまざまなカスタムデータソース上でLLMアプリを構築し、数学問題の解決、要約、検索などのタスクを探索する一連の短いチュートリアルです。

まとめ

LLMを学ぶための最高のリソースのいくつかを紹介し、お役に立てたことを願っています。このリストを作成することを楽しんでおり、学習と構築に興味を持っていただけることを願っています！Happy learning！Bala Priya Cはインド出身の開発者兼技術ライターです。彼女は数学、プログラミング、データサイエンス、コンテンツ作成の交差点での作業が好きです。彼女の関心と専門知識の範囲にはDevOps、データサイエンス、自然言語処理が含まれます。彼女は読書、書き込み、コーディング、コーヒーを楽しんでいます！現在、彼女はチュートリアル、ハウツーガイド、意見記事などの執筆を通じて、開発者コミュニティと彼女の知識を共有することに取り組んでいます。

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