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免费全栈 LLM 训练营

原文：www.kdnuggets.com/2023/06/free-full-stack-llm-bootcamp.html

免费全栈 LLM 训练营

图片由作者提供

大型语言模型（LLMs）及其应用正是当前的热门话题！无论你是想将它们用于个人项目、在工作中提高生产力，还是快速总结搜索结果和研究论文——LLMs 为每个人提供了一些东西。

我们的前三大课程推荐

1. 谷歌网络安全证书 - 快速进入网络安全职业生涯。

2. 谷歌数据分析专业证书 - 提升你的数据分析技能

3. 谷歌 IT 支持专业证书 - 支持你的组织进行 IT 工作

这很棒！但是，如果你想更好地使用 LLMs，超越仅仅使用这些应用程序，开始构建自己的应用，那么来自全栈团队的免费LLM 训练营适合你。

从有效使用 LLMs 的提示工程到构建自己的应用程序和设计 LLM 应用的最佳用户界面，本次训练营涵盖了所有内容。让我们了解更多关于训练营提供的内容。

什么是全栈 LLM 训练营？

全栈 LLM 训练营最初作为 2023 年 4 月在旧金山的现场活动进行授课。现在，训练营的所有材料——讲座、幻灯片、项目源代码——都可以免费获取。

免费全栈 LLM 训练营

LLM 训练营 | 图片来源

LLM 训练营旨在提供全面的学习方法。它涵盖了提示工程技术、LLM 基础知识，以及构建和发布 LLM 应用程序到生产环境。

本次训练营由以下讲师授课：查尔斯·弗莱、乔希·托宾和谢尔盖·卡拉耶夫——他们都是加州大学伯克利分校的校友。他们的目标是让每个人掌握 LLM 的最新进展：

“我们的目标是使你 100%跟上最新的技术，并准备好构建和部署 LLM 应用程序，无论你对机器学习的经验如何。” – 全栈团队

更深入了解全栈 LLM 训练营

现在我们知道 LLM 训练营的内容了，让我们深入探讨课程内容。

先决条件

尽管没有强制性的先决条件——除了对学习 LLMs 的真正兴趣，相关的编程经验可以使你的学习过程更为顺畅。以下是一些这样的先决条件：

  • 具有 Python 编程经验

  • 了解机器学习、前端或后端开发将会有所帮助

学习拼写：提示工程

为了让语言模型产生理想的结果，提高提示的能力非常重要。

学习拼写：提示工程模块涵盖了以下内容：

  • 对 LLM 输出进行概率思考

  • 在预训练模型如 GPT-3 和 LLaMa、指令调整模型如 ChatGPT 以及模拟角色的代理中提示的基础知识

  • 提示工程技巧和最佳实践，如分解、整合不同 LLM 的输出、使用随机性等

LLMOps

即使是简单的机器学习应用，构建模型也只是冰山一角。真正的挑战在于将模型部署到生产环境，并持续监控和维护其性能。

LLMOps模块涵盖了：

  • 通过考虑速度、成本、自定义能力以及开源和限制性许可证的可用性，为你的应用选择最佳 LLM

  • 通过将提示跟踪整合到工作流程中（使用 Git 或其他版本控制系统）来更好地管理提示

  • 测试 LLM

  • 在 LLM 应用中实施测试驱动开发（TDD）的挑战

  • LLM 的评估指标

  • 监控性能指标、收集用户反馈并进行必要的更新

语言用户界面 UX

除了考虑基础设施和模型选择，应用的成功还依赖于用户体验。

语言用户界面 UX模块涵盖：

  • 人本和同理设计的设计原则及产品接口

  • 考虑如自动补全、低延迟等便利因素

  • 案例研究以深入探讨有效的方法（以及无效的方法）

  • UX 研究的重要性

增强型语言模型

增强型语言模型是所有 LLM 驱动应用的核心。我们通常需要语言模型具备更好的推理能力，能够处理自定义数据集，并使用最新信息来回答查询。

增强型语言模型模块涵盖了以下概念：

  • AI 驱动的信息检索

  • 嵌入的全部内容

  • 将 LLM 调用链式连接到多个语言模型

  • 有效使用 LangChain 等工具

一小时内启动 LLM 应用

本模块教你如何快速构建 LLM 应用，包括：

  • 进行原型制作、迭代和部署的过程，以构建 MVP 应用

  • 使用不同的技术栈构建有用的产品：从 OpenAI 的语言模型到利用无服务器基础设施

LLM 基础

如果你有兴趣了解大型语言模型的基础及多年来的突破，LLM 基础模块将帮助你理解以下内容：

  • 机器学习基础

  • Transformers 和注意力机制

  • 重要的 LLM，如 GPT-3 系列和 LLaMA 的重要突破元素

项目演示：askFSDL

该训练营还专门设置了一个部分，带你逐步了解项目askFSDL，这是一个基于 Full Stack Deep Learning 课程语料库构建的 LLM 驱动应用程序。

该团队的全栈深度学习课程是学习最佳实践以构建和部署深度学习模型的另一个优秀资源。

从数据收集和清理、ETL 和数据处理步骤，到构建前端和后端、部署和设置模型监控——这是一个完整的项目，你可以尝试复制并在过程中学到很多东西。

这是项目所使用的（不完全）概述：

  • OpenAI 的 LLM

  • 使用 MongoDB 存储清理后的文档语料库

  • FAISS 索引以更快地搜索语料库

  • LangChain用于链式调用 LLM 和管理提示

  • 在Modal上托管应用程序的后台

  • 使用 Gantry 进行模型监控

总结

希望你对通过 LLM 训练营学习更多关于 LLM 的内容感到兴奋。祝学习愉快！

你还可以通过加入这个 Discord 服务器与其他学习者和社区成员互动。这里有来自行业专家（如 OpenAI 和 Repl.it）的邀请讲座，以及 LLM 领域工具的创造者。这些讲座也将很快上传到训练营的网站。

想了解更多关于 LLM 的课程吗？这里有一个 LLM 顶级免费课程列表。

Bala Priya C 是来自印度的开发者和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉点上工作。她的兴趣和专业领域包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和喝咖啡！目前，她正在通过撰写教程、操作指南、意见文章等来学习和分享知识。

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