24K star!告别199韭菜课,来GitHub免费学大模型

现在的网上充斥着各种割韭菜的AI课程,比如李一舟的199课程。为了让大家别被割韭菜了,今天推荐一个开源项目,它帮你整理好了大模型学习的roadmap,有资料有代码还免费,它就是:llm-course。

llm-course是什么?

本项目的内容是一个针对大语言模型的课程,在之前的热点汇总中和大家提过,当时项目内容没有完整,缺了LLM工程师部分,现在项目终于完整了,我特意喊大家来学习。

本项目中包含了学习大语言模型的roadmap和colab notebook,很适合从头来学习入门一下LLM。学习党们可以出手了,赶快学起来吧。

项目分成3个部分,分别是:

  • LLM 基础知识:基础知识包括了数学、Python、神经网络等。
  • LLM 科学家:主要针对使用最新技术去构建更好的LLM
  • LLM 工程师:主要针对如何去开发和部署基于大模型的应用

我也去看了下作者,还是很厉害的,目前是JP摩根的首席机器学习科学家。在huggingface上也很活跃,参与了多个paper,另外还出了一本神经网络的书。

下面是它的GitHub star历史,可以看出进入2024年大家学习LLM的热情很高涨。

开始学习

项目最好的一点是将学习分成了3种场景,并且针对性的给出了一个roadmap,让学习更有针对性。每个部分整理了相关的资料,当然内容大部分是整理的,也不是他自己写的。同时提供了一些和LLM相关的notebook代码和文章。

对于想入门和进入相关行业的人,学习LLM Fundamentals即可,其中包含了数学基础、Python、神经网络和自然语言处理4个部分。

第二个学习路径是LLM科学家,如果你想构建自己的大模型,可以往这个方向学习。包括了:

LLM架构,构建指令数据集,预训练模型,监督微调,根据人类反馈进行强化学习,评价,量化和新趋势,共8个部分。

第三部分是大模型工程师,学习如何构建可在生产中使用的由 LLM 支持的应用程序,重点是增强模型和部署它们。包括了:运行LLM,构建向量存储, 检索增强生成,高级RAG,推理优化,部署LLM,LLM安全。

整个项目相关的各种资料都是英文的,所以学习需要有一些语言基础,当然现在翻译工具都很方便,应该问题不大。另外如果觉得外国的内容不好理解,也可以按照roadmap中的模块,自己找一下对应部分的中文内容来学习。

最后建议

现在网络上各种卖课的真是太多了,而且大多都是垃圾内容,所以大家一定要认真辨别。对于像LLM这类的内容,在GitHub或者开放途径是有着大量学习资料,完全没有必要花钱买。如果你说你不想阅读,就想听人给你讲,那就没法子了。

项目信息

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