Aprende IA en 2024 (2 de 5): Dominando Modelos de Lenguaje Grande

Resumen:Sumérgete en el mundo de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) con un camino de aprendizaje estructurado. Desde matemáticas fundamentales hasta el desarrollo de aplicaciones prácticas, esta guía cubre recursos esenciales, cursos y herramientas para dominar LLMs, incluyendo la implementación de modelos desde cero, ingeniería de prompts y ajuste fino.

Explorando el Mundo de los Modelos de Lenguaje Grande

A medida que profundizamos en el notable mundo de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), entender estos marcos fundamentales es crucial para cualquiera que busque sobresalir en IA, particularmente con el GPT de OpenAI y modelos similares. Aquí, presento una hoja de ruta curada para dominar LLMs, combinando tutoriales en video, codificación práctica y guías completas.

Comienza con lo Básico: Recursos Introductorios

Inicia tu viaje con presentaciones perspicaces:

• Mira el Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande de Andrej para comprender los conceptos básicos.
• Sumérgete en Modelos de Lenguaje Grande en Cinco Fórmulas de Alexander Rush de Cornell Tech.

Redes Neuronales: De Cero a Héroe

La serie de Andrej Karpathy, Redes Neuronales: De Cero a Héroe, es un imprescindible. Cubre todo, desde codificación de retropropagación hasta la construcción de modelos GPT desde cero. Para aquellos ansiosos por explorar más, revisa su último video sobre cómo construir un Tokenizador GPT.

Bootcamp Gratuito de LLM

Full Stack Deep Learning ofrece un bootcamp gratuito de LLM que cubre ingeniería de prompts, LLMOps y el lanzamiento rápido de una aplicación LLM.

Construyendo con LLMs: Desarrollo de Aplicaciones

Si estás listo para construir aplicaciones utilizando LLMs, estos recursos son invaluables:

• Mira Desarrollo de Aplicaciones usando Modelos de Lenguaje Grande de Andrew Ng.
• Lee Construyendo aplicaciones LLM para producción de Huyen Chip.
• Explora Patrones para Construir Sistemas y Productos Basados en LLM de Eugene Yan.
• Utiliza el Cookbook de OpenAI para recetas prácticas.
• Inicia tus proyectos con plantillas de Vercel AI.

Participa en Hackathons

Participa en hackathons semanales de IA en lablab.ai. ¡Déjame saber si quieres colaborar!

Profundiza tu Comprensión: Lee Documentos Esenciales

El trabajo de Sebastian RaschkaEntendiendo los Modelos de Lenguaje Grande es un artículo completo que enumera documentos cruciales para leer. Sigue su substack, Antes de la IA.

Escribiendo Transformadores desde Cero

• Sumérgete en La Familia de Transformadores Versión 2.0 para una visión general.
• Los documentos clave incluyen La Atención es Todo lo Que Necesitas y El Transformador Ilustrado.
• Involúcrate con guías y blogs completos para implementar transformadores desde cero.

Aprendiendo a Ejecutar Modelos de Código Abierto

Utiliza ollama para comenzar con modelos como Llama 2.

Dominando la Ingeniería de Prompts

Explora Ingeniería de Prompts | Lil’Log y inscríbete en cursos como Ingeniería de Prompts de ChatGPT para Desarrolladores.Ajuste Fino de LLMs

Sigue la

• guía de ajuste fino de Hugging Face.Consulta Ajuste Fino — El Manual de GenAI.
• Entendiendo RAGExplora artículos sobre Generación Aumentada por Recuperación (RAG) como Una Guía Completa para Construir Aplicaciones LLM Basadas en RAG.

Al aprovechar estos recursos, no solo mejorarás tu comprensión de los LLMs, sino que también adquirirás habilidades prácticas para innovar y liderar en el ámbito de la IA. ¡Sumérgete y deja que comience el viaje de descubrimiento!

Explore articles on Retrieval Augmented Generation (RAG) such as A Comprehensive Guide for Building RAG-based LLM Applications.

By leveraging these resources, you'll not only enhance your understanding of LLMs but also gain practical skills to innovate and lead in the realm of AI. Dive in, and let the journey of discovery begin!