2024年にAIを学ぶ (2/5): 大規模言語モデルの習得
要約:構造化された学習パスを通じて大規模言語モデル（LLM）の世界に深く入り込みましょう。基礎的な数学から実践的なアプリケーション開発まで、このガイドでは、LLMを習得するために必要なリソース、コース、ツールを網羅しており、モデルをゼロから実装すること、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニングを含みます。
大規模言語モデルの世界を探求する
大規模言語モデル（LLM）の素晴らしい世界に深く入り込む中で、特にOpenAIのGPTや類似のモデルでAIを極めようとする人にとって、これらの基礎的なフレームワークを理解することは重要です。ここでは、動画チュートリアル、実践的なコーディング、包括的なガイドを組み合わせたLLM習得のためのキュレーションされたロードマップを提示します。
基本から始める: 入門リソース
洞察に満ちたプレゼンテーションで旅を始めましょう:
- Andrejによる「大規模言語モデルの紹介」を視聴して、コアコンセプトを把握しましょう。コーネルテックのAlexander Rushによる「五つの公式での大規模言語モデル」に飛び込みましょう。ニューラルネットワーク: ゼロからヒーローへ
- Andrej Karpathyのシリーズ「ニューラルネットワーク: ゼロからヒーローへ」は必見です。バックプロパゲーションのコーディングから、ゼロからGPTモデルを構築するまで、すべてをカバーしています。もっと探求したい方は、彼の最新の「GPTトークナイザーの構築」に関する動画をチェックしてください。無料LLMブートキャンプFull Stack Deep Learningは、プロンプトエンジニアリング、LLMOps、LLMアプリを迅速に立ち上げることをカバーする「無料LLMブートキャンプ」を提供しています。
LLMを使ったアプリケーション開発
LLMを使用してアプリケーションを構築する準備ができているなら、これらのリソースは非常に貴重です:Andrew Ngによる「大規模言語モデルを使用したアプリケーション開発」を視聴しましょう。Huyen Chipによる「生産のためのLLMアプリケーションの構築」を読みましょう。Eugene Yanによる「LLMベースのシステムと製品を構築するためのパターン」を探求しましょう。実践的なレシピのために「OpenAI Cookbook」を活用しましょう。
「Vercel AIテンプレート」でプロジェクトを開始しましょう。
ハッカソンに参加する毎週のAIハッカソンに「lablab.ai」で参加しましょう。コラボレーションしたい場合はお知らせください！理解を深める: 重要な論文を読む
Sebastian Raschkaの
If you're ready to build applications using LLMs, these resources are invaluable:
- Watch Application Development using Large Language Models by Andrew Ng.
- Read Building LLM applications for production by Huyen Chip.
- Explore Patterns for Building LLM-based Systems & Products by Eugene Yan.
- Utilize the OpenAI Cookbook for practical recipes.
- Kickstart your projects with Vercel AI templates.
Engage in Hackathons
Participate in weekly AI hackathons at lablab.ai. Let me know if you want to collaborate!
Deepen Your Understanding: Read Essential Papers
Sebastian Raschka’s 大規模言語モデルの理解は、読むべき重要な論文を一覧にした包括的な記事です。彼のサブスタックをフォローしてください、AIの先駆け。
トランスフォーマーをゼロから書く
- 「トランスフォーマー・ファミリー バージョン2.0」を深く掘り下げて、概要を把握しましょう。
- 重要な論文には、Attention Is All You Needや、The Illustrated Transformerが含まれます。
- ゼロからトランスフォーマーを実装するための包括的なガイドやブログに取り組んでください。
オープンソースモデルの実行を学ぶ
「ollama」を活用して、Llama 2のようなモデルを始めましょう。
プロンプトエンジニアリングの習得
「Prompt Engineering | Lil’Log」を探求し、ChatGPTプロンプトエンジニアリング for Developersのようなコースに登録しましょう。
LLMのファインチューニング
- 「Hugging Faceファインチューニングガイド」をフォローしてください。
- 「ファインチューニング — GenAIガイドブック」もチェックしてみてください。
RAGの理解
「RAGベースのLLMアプリケーション構築のための包括的ガイド」など、リトリーバル拡張生成（RAG）に関する記事を探求してください。
これらのリソースを活用することで、LLMの理解を深めるだけでなく、AIの分野で革新しリードするための実践的なスキルも身につけることができます。さあ、深く掘り下げて、発見の旅を始めましょう！
Originally published on MTS Blog & Research