图片来源：编辑 | Midjourney
大型语言模型（LLM）是当前的热门话题，每个人都在参与这一新趋势。公司正在寻找能够开发和实施人工智能解决方案的 LLM 工程师，通过自动化、客户服务、推荐、问题解决和调试来优化工作流程并降低成本。与其担心人工智能会抢走你的工作，不如提升技能，加入这场竞赛！
在本篇博文中，我们将回顾一系列免费课程、指南、列表、路线图、训练营和教程，它们将帮助您入门 LLM 并在一个月内精通它们。您将学习构建 LLM 的基础知识，然后深入研究构建上下文感知型应用程序。
1. Cohere 的 LLM 大学
Cohere 的 LLM 大学 (LLMU) 提供一套全面的学习资源、专家指导的课程和分步指南，帮助您开始构建人工智能应用程序。该课程包含 8 个模块，涵盖 LLM、文本表示、文本生成、部署、语义搜索、提示工程、检索增强生成 (RAG) 和工具使用。本课程适合初学者和高级学习者，内容涵盖从 LLM 的基础知识到高级概念。
2. 斯坦福大学的 CS324 – 大型语言模型
斯坦福大学的 CS324 课程深入探讨了 LLM 的世界。本课程涵盖了 LLM 的理论基础和实际应用，对于希望了解这些模型内部工作原理的人来说，这是一个绝佳的资源。在本课程中，学生将学习大型语言模型的建模基础、理论、伦理和系统方面，并获得使用它们的实践经验。
3. 大型语言模型路线图
Maxime Labonne 的大型语言模型路线图是一个 GitHub 存储库，提供了学习 LLM 的结构化方法。它包含路线图、Colab 笔记本以及各种资源，以帮助您获得 LLM 的实践经验。
LLM 课程分为三个部分：LLM 基础、LLM 科学家和 LLM 工程师。这些模块将帮助您理解 LLM 背后的数学原理，协助您使用最新技术构建自己的 LLM，并使您能够开发和部署人工智能应用程序。
4. 全栈 LLM 训练营
由行业专家举办的全栈 LLM 训练营最初是一个深度学习训练营，后来发展成为一个全面的 LLM 训练营。您将学习最佳实践和工具，涵盖从提示工程到以用户为中心的设计和最先进的 LLM 解决方案。简而言之，您将学会如何构建 LLM、将它们与外部数据资源集成以及部署解决方案。
5. DataCamp 教程
DataCamp 提供各种人工智能教程，包括专注于 LLM 的教程。这些教程提供了关于构建和微调 LLM、创建上下文感知型人工智能应用程序以及部署解决方案的指南。您将学习开源和专有模型及工具。每个教程都可以被视为一个项目，附带源代码，您可以将其添加到您的简历中。DataCamp 教程是 LLM 知识的宝库。
6. Awesome-LLM
Awesome-LLM GitHub 存储库是Awesome-LLM 关于 LLM 的精选资源列表。它包含指向教程、论文、工具和其他资源的链接，以帮助您了解和使用 LLM。此存储库会定期更新，并为所有对 LLM 感兴趣的人提供信息。
该列表分为多个主题，例如里程碑论文、LLM 排行榜、开源 LLM、LLM 数据、LLM 评估、LLM 训练框架、LLM 部署、LLM 应用、LLM 书籍等。
7. 微软的生成式 AI 入门
微软的生成式 AI 入门是一门综合课程，包含 18 节关于生成式 AI 构建的课程。本课程专为初学者设计，为生成式 AI（包括 LLM）中的概念和技术提供了扎实的介绍。课程内容在线免费提供，因此对于任何希望开始使用 LLM 的人来说，都是一个易于获取的资源。
课程内容包括：生成式 AI 和 LLM 入门、探索和比较不同的 LLM、负责任地使用生成式 AI、理解提示工程基础、构建文本生成应用程序、构建搜索应用程序向量数据库、保护您的生成式 AI 应用程序等。
结论
免费资源始终是进入任何领域的门户。它们将帮助您学习基础知识，甚至帮助您建立一个强大的作品集，从而获得工作。我们在本篇博文中讨论的免费课程和资源都是一流的，任何人都可以开始学习它们并使用它们来构建人工智能解决方案。这些资源的主要目的是学习，但最终目标是获得构建实际运行在生产环境中的真实应用的手头经验。
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