چرا زمان بهتری برای یادگیری توسعه LLM وجود ندارد؟

نویسنده(های): به سمت تیم تحریریه هوش مصنوعی

در ابتدا منتشر شد به سمت هوش مصنوعی.

LLM ها در حال حاضر شروع به ارائه صرفه جویی قابل توجه در بهره وری و افزایش بهره وری در هنگام کمک به گردش کار برای پذیرندگان اولیه کرده اند. با این حال، برای دسترسی به مزایای بالقوه LLM ها و ساخت محصولات قابل اعتماد در بالای این مدل ها، حجم زیادی کار باید انجام شود. این کار توسط یادگیری ماشینی مهندسان یا توسعه دهندگان نرم افزار؛ توسط توسعه دهندگان LLM با ترکیب عناصر هر دو با یک مجموعه مهارت جدید و منحصر به فرد. هیچ توسعه‌دهنده واقعی LLM «متخصص» وجود ندارد، زیرا این مدل‌ها، قابلیت‌ها و تکنیک‌ها تنها 2 تا 3 سال است که وجود داشته‌اند.

ساخت LLM برای تولید منبعی است که با آموزش اصول اصلی مورد نیاز برای ساخت برنامه های کاربردی آماده تولید با LLM، این شکاف را برطرف می کند. این به شما کمک می‌کند تا در توسعه مجموعه مهارت‌های توسعه‌دهنده LLM پیشرو باشید و به یکی از اولین متخصصان در این زمینه کلیدی جدید تبدیل شوید.

برای دسترسی بیشتر به یادگیری توسعه LLM، نسخه دوم کتاب الکترونیکی را منتشر کرده‌ایم ساخت LLM برای تولید در به سمت آکادمی هوش مصنوعی با قیمت پایین تر از آمازون.

و اگر نسخه اول (قبل از اکتبر 2024) را خریداری کرده باشید، واجد شرایط تخفیف اضافی هستید. فقط به [email protected]، و ما مطمئن خواهیم شد که می توانید با قیمت مقرون به صرفه ارتقا دهید.

آنچه در Building LLMs برای تولید خواهید یافت:

ساخت LLM برای تولید برای هرکسی است که می خواهد محصولات LLM بسازد که می تواند امروز مورد استفاده واقعی باشد. روش‌های مختلفی را برای انطباق LLM‌های “بنیادی” با وظایف خاص با دقت، قابلیت اطمینان و مقیاس‌پذیری افزایش یافته بررسی می‌کند. با آموزش پشته فناوری توسعه دهندگان هوش مصنوعی در آینده، کمبود قابلیت اطمینان LLM های “خارج از جعبه” را برطرف می کند. درخواست، تنظیم دقیق، RAG و استفاده از ابزار.

مفاهیم اصلی که در این کتاب مورد بحث قرار می‌گیرد، به پایه‌ای برای پزشکان و شرکت‌هایی تبدیل می‌شود که با LLM کار می‌کنند. نسخه به روز شده اطلاعات عملی بیشتری در مورد این تکنیک ها ارائه می دهد، که ما معتقدیم از زمان انتشار کتاب در دسترس تر شده اند و کاربردهای گسترده تری فراتر از تحقیق پیدا کرده اند.

این کتاب تکنیک‌هایی را که برای گردش‌های کاری در سطح سازمانی مقیاس‌پذیر هستند، تجزیه و تحلیل می‌کند و به توسعه‌دهندگان مستقل و شرکت‌های کوچک با منابع محدود کمک می‌کند تا محصولات هوش مصنوعی ایجاد کنند که ارزشی را به مشتریان پرداخت‌کننده ارائه دهند.

علاوه بر این، این کتاب به صفحه وب ما دسترسی دارد، جایی که ما همچنین بسیاری از محتوای به روز، کد، نوت بوک و منابع را به اشتراک می گذاریم.

چه خبر؟

یکی دیگر از موارد افزوده شده به کتاب، فصلی کاملاً جدید با عنوان است شاخص ها، بازیابی ها، و آماده سازی داده ها. شاخص ها، بازیابی ها، و آماده سازی داده ها اجزای اساسی یک خط لوله RAG هستند. آخرین نسخه تاکید بیشتری بر این موارد دارد تا اطمینان حاصل شود که خطوط لوله RAG آموزش داده شده در کتاب به مقیاس‌بندی برنامه‌های LLM، بهینه‌سازی عملکرد و افزایش کیفیت پاسخ کمک می‌کند. علاوه بر این، چندین به روز رسانی برای فصل های موجود انجام شده است تا مثال های بیشتری را شامل شود و درک بهتری از برنامه های کاربردی دنیای واقعی داشته باشد.

نسخه به روز شده به بررسی تکنیک های ضروری برای استقرار و بهینه سازی LLM می پردازد و آن را برای نیازهای فعلی توسعه هوش مصنوعی کاربردی تر و مرتبط تر می کند. با افزایش محبوبیت LLM های منبع باز، این نسخه همچنین استقرار LLM ها را در پلتفرم های ابری مختلف از جمله هوش مصنوعی Together، Groq، Fireworks AI و Replicate نیز پوشش می دهد.

حوزه های کلیدی تمرکز در ساخت LLM برای تولید

1. مبانی LLM، معماری، و LLMs در عمل

• پایه ها: نکات ضروری LLM ها، از جمله مدل سازی زبان، توکن سازی، جاسازی ها، قوانین مقیاس بندی، و اجزای اصلی معماری ترانسفورماتور را بیاموزید.
• LLM در عمل: استراتژی‌هایی برای مدیریت چالش‌های رایج مانند توهمات و سوگیری‌ها، همراه با روش‌های رمزگشایی مختلف و معیارهای ارزیابی را بررسی کنید.

2. باعث و چارچوب

• تحریک کردن: در هنر ایجاد اعلان‌های مؤثر، از جمله تکنیک‌هایی مانند ضربات صفر، چند شلیک، زنجیره‌ای از فکر، و موارد دیگر تسلط داشته باشید.
• چارچوب ها: نحوه استفاده از LangChain و LlamaIndex را برای ساختار برنامه های LLM، از ساختن الگوهای سریع گرفته تا کار با فروشگاه های برداری و اتصال دهنده های داده، بدانید.

3. Retrieval-Augmented Generation (RAG) & Fine-Tuning

• اجزای RAG: نحوه استفاده از تکنیک‌های RAG برای بهبود عملکرد LLM را با یکپارچه‌سازی منابع داده خارجی، مانند PDF، صفحات وب و موارد دیگر با ابزارهایی مانند LangChain و LlamaIndex کشف کنید.
• بهینه سازی تنظیم دقیق: در روش‌های تنظیم دقیق پیشرفته مانند LoRA، QLoRA و تنظیم دقیق نظارت شده غوطه ور شوید.

4. عوامل، بهینه سازی، و استقرار

• عوامل: نحوه پیاده‌سازی عوامل مستقل را با استفاده از چارچوب‌هایی مانند AutoGPT و BabyAGI بیاموزید و شبیه‌سازی‌ها و عوامل تولیدی را بررسی کنید.
• بهینه سازی و استقرار: کشف بهترین شیوه ها برای استقرار LLM ها در مقیاس، از جمله کوانتیزاسیون، هرس، و بهینه سازی برای CPU/پردازنده گرافیکی محیط ها

اکنون آن را در Towards AI Academy با قیمت کاهش یافته دریافت کنید، افزودن این منبع به جعبه ابزار خود را آسان تر از همیشه می کند!

نگاهی یواشکی به سمت آکادمی هوش مصنوعی

هنگام خرید ساخت LLM برای تولید در آکادمی هوش مصنوعی، به کل اکوسیستم یادگیری دسترسی پیدا می کنید. از پیش‌سفارش‌های دوره‌های هوش مصنوعی تا انواع مختلف هوش مصنوعی مولد منابع، Towards AI Academy همه چیزهایی را که برای تعمیق مهارت های خود نیاز دارید، ارائه می دهد، چه برای پروژه های خود بسازید و چه در حال پیشرفت خود باشید. حرفه.

شروع کنید ساخت LLM برای تولید امروز به سوی آکادمی هوش مصنوعیو آنچه را که ما به عنوان منبع یادگیری شما برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی