10个学习大语言模型的免费资源

引言

假设你正处于一场技术革命的边缘，准备接受大语言模型（LLMs），以释放一些难以置信的机会。对于许多创新来说，从开发智能聊天机器人到分析数据，LLMs 都是其中的核心。好消息是？然而，人们可能没有意识到，实际上你并不一定需要花很多钱就能对它们的存在有一个基本的了解。因此，有大量的在线资源可以帮助你学习你可能想了解的关于LLMs的所有内容。无论你是初学者还是想在这一领域提升自己的知识，这10个免费的资源将帮助你沉浸在LLMs的环境中，提升你的综合和实践技能以及人工智能的能力。

学习成果

• 发现10个免费资源以了解LLM。
• 理解每个资源的优势。
• 确定哪些资源最符合你的学习风格。
• 获取覆盖大型语言模型基本概念的材料。
• 探索 LLM 中的高级主题，提供免费课程和材料。

目录

1. 10个学习LLM的免费资源
2. LLM大学由Cohere主办
3. Hugging Face 自然语言处理课程
4. 麻省理工学院开放课程: 高级自然语言处理
5. YouTube频道：Sentdex
6. FreeCodeCamp的NLP教程
7. Analytics Vidhya 博客
8. LLMOps
9. LLM训练营
10. 谷歌云大型语言模型介绍
11. 1微调大语言模型

10个学习大语言模型的免费资源

让我们现在来看一下可以帮助你学习LLM的免费资源。

1. LLM 大学 by Cohere

Cohere的LLM大学提供了一种专门的学习LLM的方式。该平台提供深入的教程、在线研讨会和项目，专注于在各种应用中实施LLM。这个资源对于那些希望超越基础知识并探索LLM开发中的高级技术的人特别有价值。

• 涵盖的关键主题： 模型架构, 微调, 高级 自然语言处理技术.
• 独特特点: 行业专家的在线研讨会、实践项目、认证。
• 目标受众： 高级学习者和专业人士。

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2. Hugging Face 自然语言处理课程

Hugging Face 是自然语言处理领域的主要参与者，它是开源库和模型的仓库。这是一个全面的自然语言处理课程，包含了从分词到大规模模型部署的所有内容。如所示，自然语言处理和大型语言模型课程分为几个单元，每个单元以系统的方式处理一到两个主题。

• 关键主题涵盖： 令牌化，模型训练，变换器，部署。
• 独特功能： 交互式笔记本，社区支持，访问预训练模型。
• 目标受众: 有一定自然语言处理背景的中级学习者。

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3. 麻省理工学院开放课程：高级自然语言处理

关于在技术层面上创建大型语言模型（LLMs）的更多具体信息，麻省理工学院在其公开课程（OpenCourseWare）项目中提供了一个免费的高级自然语言处理（NLP）课程。该LLM课程包括视频讲座、阅读材料和作业，从而为其理解提供了学术见解。

• 涉及的主要主题： 深度学习用于自然语言处理、句法分析、机器翻译。
• 独特特点： 严谨的学术内容、作业和测验。
• 目标受众： 高级学习者和学术人员。

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4. YouTube频道：Sentdex

存在一个YouTube频道，技术上称为Sentdex，观众可以在这里观看到许多关于机器学习、深度学习和自然语言处理的教程。更详细地说，该频道的LLM内容对那些时间有限并喜欢视频课程的学习者非常有用。在这里，您始终可以看到Sentdex应用理论，并直接参与实践课程。

• 关键主题覆盖： LLM 实施，Python 编程，现实世界应用。
• 独特的特点： 视频教程，动手编码课程，社区互动。
• 目标受众： 初学者到中级学习者。

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5. FreeCodeCamp 的自然语言处理教程

在FreeCodeCamp，他们的编程教程被广泛认可为高质量且完全免费的，NLP教程也是如此。这个资源提供了一系列教程，介绍了NLP和其他主题，直到LLMs。PDF教程采用纯文本编写，使学习者可以根据自己的理解节奏更容易地跟随。

• 涵盖的关键主题： NLP 基础知识、LLM、实用编码练习。
• 独特特点： 自主学习、互动练习、社区支持。
• 目标受众: 初学者到中级学习者。

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6. Analytics Vidhya 博客

实际上，Analytics Vidhya 的博客部分汇集了有关 LLM 的综合文章，并充满了对 数据科学 爱好者的丰富信息。该资源包含文章、案例研究和教程，旨在帮助理解与 LLM 相关的各种问题。这个资源对于那些热衷于阅读的读者以及需要了解该领域趋势的人来说，非常有益。

你今天也可以报名参加我们的免费课程，以了解更多关于LLM的信息。

• 涵盖的关键主题： LLM 案例研究、教程、行业应用。
• 独特特性: 详细的文章，真实案例研究，社区讨论。
• 目标受众： 中级到高级学习者。

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7. LLMOps

LLMOps 是一个专注于管理和部署大语言模型 (LLMs) 的运营方面的专业平台。这个资源对于那些对大规模运行 LLMs 的实际操作感兴趣的人尤为有用，涵盖了模型监控、部署和维护等主题。

• 覆盖的关键主题： LLM 部署，监控，扩展 LLM。
• 独特特点： 专注于操作方面，动手实践，行业应用案例。
• 目标受众： 专业人士和高级学习者。

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8. LLM 启动营

LLM Bootcamp这个术语指的是一种 intensively LLM 课程，旨在帮助参与者更好地理解 LLM 领域。该训练营还涵盖从 NLP 的基础模型到模型微调和部署的高级过程的众多领域。它还包含基于项目的科学，至课程结束时，您能够开发和启动独立的 LLM。

• 涵盖的关键主题： NLP基础，模型微调，部署策略。
• 独特特点： 基于项目的学习，认证，专家辅导。
• 目标受众： 中级到高级学习者。

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9. 谷歌云的大型语言模型简介

Google Cloud 提供了通过其在线课程对 LLM 的全面介绍。该资源非常适合那些希望从云计算的角度理解 LLM 的人。课程涵盖了 LLM 的基础知识，以及如何使用 Google Cloud 的基础设施来实现它们。

• 覆盖的主要主题： LLM基础，基于云的实施，Google Cloud工具。
• 独特功能: 以云为中心的内容，动手实验室，与谷歌云的集成。
• 目标受众： 对云计算感兴趣的初学者到中级学习者。

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10. 微调大型语言模型

“微调大型语言模型”课程涵盖了微调LLMs的核心原则，并将其与提示工程区分开。您将获得真实数据集的实践经验，学习如何应用微调技术来提高模型性能。课程还探讨了在各种场景中何时使用微调与提示工程。这种实践方法为您自己的AI项目提供了宝贵的技能。

• 包含的关键主题： 微调基础知识、与提示工程的区别、使用真实数据的实际应用和优化策略。
• 独特特点： 通过数据集进行实践操作，精细调整与提示工程之间的清晰区分，模型定制的实用技术，以及对实际应用的强调。
• 目标受众： AI爱好者、数据科学家、机器学习工程师以及希望提升LLM并将微调方法应用于其项目的开发者。

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结论

获取有关大型语言模型（LLMs）知识并没有成本影响，因为这些知识可以有效地从互联网以及相关的文献中获得。通过这十个免费的资源，现在你可以免费获得大型语言模型的入门知识。无论你是喜欢严格按照课程组织的文本材料，还是结构化的实践作业和项目，或者是综合性的文章，LingQ都有。来吧，赶快开始探索这个相当有趣的LLMs领域吧！