学习路径描述

开发大型语言模型

立即开启您的大型语言模型（LLMs）开发之旅！在这个学习路径中，你将了解用于开发最先进语言模型的最新技术，这些模型推动了生成式 AI 模型的近期爆发，例如 OpenAI 的 GPT-4 和 Meta 的 Llama 3。掌握使用 PyTorch 的深度学习，了解神经网络如何用于建模非结构化数据中的模式，例如文本。了解 transformer 架构如何彻底改变文本建模，以及如何利用 Hugging Face 提供的各种预训练 LLM。最后，了解构建和部署 LLM 的挑战与策略，从构想到实际应用。

先决条件

此学习路径无先决条件

Course
1
Python 中的 LLM 入门
掌握LLM的核心原理及其所基于的革命性Transformer架构！
Project
额外
Analyzing Car Reviews with LLMs
Use LLMs to solve diverse language tasks for a car dealership company.
Course
3
使用 Llama 3
探索在本地运行 Llama LLM 并将其集成到你的技术栈中的最新技术。
Project
额外
Classifying Emails using Llama
Build an AI-powered inbox assistant to classify your emails using Llama.
Course
5
Python 中的自然语言处理（NLP）
掌握文本分析：从预处理到高级 Transformer 模型，精通核心 NLP 技术。
Course
6
使用 PyTorch 的 Transformer 模型
LLM 的工作原理是什么？了解 transformer 如何革新文本建模并引爆生成式 AI 热潮。
Course
7
Scalable AI Models with PyTorch Lightning
用 PyTorch Lightning 构建模块化模型并掌握高级优化，简化你的 AI 项目！
Course
8
来自人类反馈的强化学习（RLHF）
学习如何让 GenAI 模型真正体现人类价值观，同时获得高级 LLM 的实操经验。
Course
9
LLMOps 概念
了解 LLMOps 从构想到部署，掌握其生命周期与挑战，并学会将这些概念应用到您的应用中。