И краткое содержание каждого.

Всего шесть месяцев назад OpenAI выпустила ChatGPT, умопомрачительного игрока в экосистеме большой языковой модели (LLM).

ChatGPT определенно изменил мнение людей об использовании LLM. Примерно через два месяца после выпуска ChatGPT стал самым быстрорастущим потребительским программным приложением, набрав более 100 миллионов пользователей.

Можно с уверенностью сказать, что технология ИИ развивается вместе с LLM. Разработчики создали более 1000 плагинов, позволяющих более эффективно и практично использовать LLM. LangChain, платформа с открытым исходным кодом для разработки приложений с LLM, имеет почти 50 тысяч звезд на GitHub (на момент написания этой статьи).

Это большие достижения, которые делают технологию ИИ доступной разработчикам. Однако в то же время становится все сложнее следить за последними тенденциями в области ИИ.

К счастью, недостатка в учебных материалах нет, что и подводит нас к основной теме этой статьи. DeepLearning.AI выпускает 3 бесплатных курса, посвященных новейшим технологиям в области искусственного интеллекта. В этой статье мы подробно поговорим о том, что они охватывают и как извлечь из них максимальную пользу.

Важно отметить, что они бесплатны на момент написания этой статьи, но могут быть отключены в будущем.

Курсы короткие, и вы можете закончить их примерно за час. Тем не менее, я настоятельно рекомендую уделять им больше времени. Код, описанный в курсах, передается через блокнот. Лучше всего просмотреть код самостоятельно, выполнить его и настроить, чтобы увидеть, как изменится результат.

1. ChatGPT Prompt Engineering для разработчиков

Этот курс, созданный OpenAI и DeepLearning.AI, ориентирован на быстрое проектирование.

Подсказки являются самым важным входом для LLM. Результат, который вы получите от модели, во многом зависит от подсказки. Следовательно, вам нужно писать четкие, лаконичные и хорошо структурированные подсказки, чтобы получить желаемый результат.

Этот курс научит вас настраивать подсказки в соответствии с двумя основными принципами:

  • Пишите четкие и конкретные инструкции
  • Дайте модели время «подумать».

Преподаватели Иса Фулфорд и Эндрю Нг разбирают примеры, демонстрирующие, как быстрое проектирование влияет на результаты работы LLM.

В курсе рассматриваются наиболее распространенные варианты использования LLM, а именно:

  • Подведение итогов
  • вывод
  • Преобразование
  • Расширение

Курс заканчивается подробным примером создания чат-бота.

2. LangChain для разработки приложений LLM

LangChain — это платформа с открытым исходным кодом для разработки приложений с помощью LLM. Это позволяет расширить возможности LLM путем объединения нескольких компонентов, таких как LLM, агенты, память, индексы, шаблоны приглашений.

LangChain, недавно созданный Харрисоном Чейзом, уже имеет около 50 000 звезд на GitHub, что свидетельствует о его успехе. Разработчики уже начали создавать приложения на основе LLM с помощью LangChain.

Одна из замечательных особенностей этого курса заключается в том, что он был создан и представлен Харрисоном Чейзом, создателем фреймворка.

Вместе с Эндрю Н.Г. они четко объясняют идею LangChain и приводят примеры, чтобы продемонстрировать, как ее можно использовать.

К тому времени, когда вы закончите этот курс, вы изучите основные модули, которые являются строительными блоками цепочек. Вы также сможете создавать цепочки, используя эти модули.

Этот курс — отличный шаг к созданию собственного приложения на основе LLM.

3. Создание систем с помощью ChatGPT API

Этот курс, созданный OpenAI и DeepLearning.AI, предлагает отличный материал для изучения передового опыта создания сложных приложений с помощью LLM.

Основное внимание уделяется созданию всей системы (помощника по обслуживанию клиентов), а не просто запросу ChatGPT с помощью одной подсказки.

Он начинается с введения в языковые модели и важные сведения о них, такие как токены и форматы чата.

Вы также узнаете об очень важных концепциях работы с LLM, таких как цепочка рассуждений (CoT) и цепочки подсказок.

Оценка результатов LLM не является простым процессом, поскольку во многих случаях существует не только один правильный ответ. Этот курс также охватывает методы и лучшие практики для оценки выходных данных модели.

Заключительные слова

Эти курсы не сделают вас экспертом LLM, но они направят вас к эффективному пути обучения. Они хорошо структурированы и созданы экспертами в этой области, поэтому каждая минута, потраченная на эти курсы, того стоит.

После того, как вы выполните их, продолжайте работать и практиковаться, чтобы раскрыть весь потенциал LLM. Я гарантирую, что вы будете удивлены.

Вы можете стать участником Medium, чтобы разблокировать полный доступ к моим материалам, а также к остальной части Medium. Если вы уже подписались, не забудьте подписаться, если хотите получать электронные письма всякий раз, когда я публикую новую статью.

Спасибо за чтение. Пожалуйста, дайте мне знать, если у вас есть какие-либо отзывы.