原文：
www.kdnuggets.com/2023/06/free-courses-large-language-models.html
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鉴于大语言模型（LLMs）及其应用的潜力，现在是了解它们的最佳时机！无论是有趣的个人项目、学术研究还是工作，了解 LLM 更深入总是令人兴奋的，这样我们就能使用它们构建有趣的应用程序。
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在上一篇文章中，我们列举了帮助你学习大语言模型的免费课程和资源。我们又策划了一份新的免费课程列表，帮助你提升技能。
让我们开始吧！
ChatGPT 提示工程师开发人员由 DeepLearning.AI 与 OpenAI 团队合作提供。
如果你已经在使用 ChatGPT 或 GPT-4，本课程教你如何更好地使用它们。你将学习如何通过最佳的提示工程实践有效使用 OpenAI API。
在这个过程中，你将有机会构建一个自定义聊天机器人，并学习使用 OpenAI API 处理常见用例，包括总结、推理、翻译、拼写和语法检查。
还可以查看 Josep Ferrer 的这篇详细的提示工程课程评测。
DeepLearning.AI 的LangChain 用于 LLM 应用开发由 LangChain 的创始人 Harrison Chase 共同授课。该课程专注于通过利用 LangChain 生态系统构建应用程序，将帮助你掌握：
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管理提示和解析响应、内存及上下文窗口约束
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使用链条执行一系列操作
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在文档语料库上进行问答
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利用代理的推理能力
使用 ChatGPT API 构建系统 也由 DeepLearning.AI 与 OpenAI 合作提供。在这门免费的课程中，你将构建一个客服聊天机器人来应用课程中涵盖的以下概念：
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使用大型语言模型构建系统
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使用多阶段提示
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通过将任务拆分为子任务来构建子任务管道
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评估 LLM 输入和输出
注意：上述所有课程在有限时间内免费。
Google Cloud 最近发布了专门的 生成 AI 学习路径。构成该路径的一系列微课程旨在实现 Google Cloud 上生成 AI 解决方案的开发和部署。
如果你有兴趣学习大型语言模型，你会发现以下课程非常有帮助：
Google Cloud 上的大型语言模型简介 是 Udacity 免费课程库的一部分，涵盖了理解和构建 LLM 应用程序的入门内容，包括：
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大型语言模型的基础知识和用例
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提示调整
Cohere 的 LLM 大学 提供了一个易于跟随的学习路径：从 LLM 的基础知识到使用它们构建应用程序。该课程涵盖：
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词嵌入和句子嵌入等概念
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大型语言模型的基础概念：变换器和注意力机制
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LLM 在文本生成、分类和分析中的应用
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使用 Cohere 的端点构建和部署应用程序
全栈 LLM 训练营涵盖了所有内容：从提示工程到最大限度地利用 GPT 助手，再到部署和监控 LLM 应用程序。以下是该训练营提供的概述：
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提示工程
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LLM 基础
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LLMOps
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增强型语言模型
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语言用户界面的 UX
这里有一篇 文章 详细介绍了这个全栈 LLM 训练营的内容。
这里有一些其他有趣的资源，可以帮助你快速了解大型语言模型（LLMs）：
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GPT 状态 演讲：Andrej Karpathy 在微软 Build 2023 上的这次演讲提供了关于 GPT 助手训练流程的全面概述，包括标记化、预训练、微调和从人类反馈中强化学习。
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实践深度学习教程，第二部分 由 fast.ai 提供：关于 注意力机制和变换器模型 的课程可能会有所帮助。
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CS25: Transformers United V2 由斯坦福大学提供：一系列讲座涵盖了变换器的基础知识，以及大型语言模型的最新进展和应用——超越了常见的 NLP 任务。
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Data Independent 的 LangChain 教程 在 YouTube 上：一系列简短的教程，使用 LangChain 构建基于不同自定义数据源的大型语言模型应用，并探索包括解决数学问题、总结和搜索在内的各种任务。
希望你觉得这个汇总的资源对学习大型语言模型有帮助。我们很高兴整理了这个列表，希望你对学习和开始构建感到兴奋！祝学习愉快！
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。她的兴趣和专长领域包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和咖啡！目前，她正在通过编写教程、操作指南、评论文章等方式学习并与开发者社区分享她的知识。