Все материалы для чтения: введение в большие языковые модели
Обратите внимание: 30 минут, указанные на платформе, рассчитаны на то, чтобы вы просмотрели предложенные материалы. Сколько времени потребуется в итоге, зависит от того, какие из материалов вы решите изучить подробнее.
Подборка материалов о больших языковых моделях (LLM)
- Промпт-инструкция к модулю 2 (Module 2 Instruction Prompt): ссылка здесь
- Введение в большие языковые модели (Introduction to Large Language Models)
- Языковые модели умеют учиться на нескольких примерах (Language Models are Few-Shot Learners)
- LangChain на Gemini Enterprise Agent Platform (LangChain on Gemini Enterprise Agent Platform)
- Знакомство с Agent Platform (Learn about Agent Platform)
- Создание приложений на основе ИИ в базах данных Google Cloud с помощью pgvector, LLM и LangChain (Building AI-powered apps on Google Cloud databases using pgvector, LLMs and LangChain)
- Обучение больших языковых моделей в Google Cloud (Training Large Language Models on Google Cloud)
- Промпт-инжиниринг для генеративного ИИ (Prompt Engineering for Generative AI)
- Параметрически эффективное дообучение (fine-tuning) крупномасштабных предобученных языковых моделей (Parameter-efficient fine-tuning of large-scale pre-trained language models)
- Параметрически эффективное дообучение (fine-tuning) больших языковых моделей с помощью LoRA и QLoRA (Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models with LoRA and QLoRA)
- Разгадка одной загадки машинного обучения (Solving a machine-learning mystery)
Подборка материалов о генеративном ИИ
- Основы: что такое генеративная модель? (Background: What is a Generative Model?)
- Генеративный ИИ для разработчиков (Gen AI for Developers)
- Спросите техсперта: что такое генеративный ИИ? (Ask a Techspert: What is generative AI?)
- Что такое генеративный ИИ? (What is generative AI?)
- Создание самой открытой и инновационной экосистемы ИИ (Building the most open and innovative AI ecosystem)
- Генеративный ИИ уже здесь. Кто должен им управлять? (Generative AI is here. Who Should Control It?)
- Генеративные агенты Стэнфордского университета и Google правдоподобно воспроизводят поведение людей (Stanford U & Google’s Generative Agents Produce Believable Proxies of Human Behaviors)
- Генеративный ИИ: взгляды экспертов Stanford HAI (Generative AI: Perspectives from Stanford HAI)
- Генеративный ИИ на работе (Generative AI at Work)
- Будущее генеративного ИИ за узкоспециализированными решениями, а не универсальными (The future of generative AI is niche, not generalized)
- Что генеративный ИИ означает для бизнеса (The implications of Generative AI for businesses)
- Как генеративный ИИ меняет творческую работу (How Generative AI Is Changing Creative Work)
Дополнительные материалы
- Достаточно одного внимания (Attention is All You Need)
- Transformer: новая архитектура нейронной сети для понимания языка (Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding)
- Transformer в Википедии (Transformer on Wikipedia)
- Что такое температура в NLP? (What is Temperature in NLP?)
- Model Garden
- Автоматически создаваемые краткие содержания в Google Docs (Auto-generated Summaries in Google Docs)
Перевод официального курса Google «Введение в большие языковые модели». Оригинал на английском.