从零开始构建大型语言模型 - 塞巴斯蒂安·拉施卡

Sebastian Raschka Books

AI 应用

Sebastian Raschka 的网站提供人工智能和机器学习书籍，包括《从零开始构建大型语言模型》(Build a Large Language Model (From Scratch))。它还提供博客存档、机器学习常见问题解答和 LLM 词汇表等资源，面向深度学习和数据科学领域的学习者和从业者。

Chat GPT Podcast

AI 播客

#13

通过“Chat GPT播客”探索人工智能。由Chat GPT主持，它提供了对语言模型、它们的操作和影响的见解。讨论隐私和偏见等伦理考量，为人工智能爱好者和新手提供独特的视角。了解人工智能在塑造未来中的作用。

r/LLMDevs

AI 社区

LLMDevs是一个Reddit社区，专注于为开发者和研究人员提供有关大型语言模型（LLMs）和自然语言处理（NLP）的高质量信息。与同行互动，分享见解，探索AI开发中的创新想法。

LLMs-from-scratch

AI GitHub 仓库

GitHub 项目，指导用户使用 PyTorch 实现类似 ChatGPT 的语言模型。它提供了从零开始构建大型语言模型的逐步方法，非常适合对人工智能和机器学习感兴趣的开发者和研究人员。LLMs-from-scratch 是一个 GitHub 项目，指导用户使用 PyTorch 实现类似 ChatGPT 的语言模型。它提供了从零开始构建大型语言模型的逐步方法，非常适合对人工智能和机器学习感兴趣的开发者和研究人员。

Gopher

AI 模型

来自 Google DeepMind 的一个拥有 2800 亿参数的变换器语言模型，属于一个参数范围从 4400 万到 2800 亿的模型家族。该模型在 2021 年的研究发布中介绍，评估了阅读理解、事实核查和有毒语言识别等任务，在某些任务上因规模而获益，而在其他任务上则未能如愿，例如逻辑推理。Gopher 是来自 Google DeepMind 的一个拥有 2800 亿参数的变换器语言模型，属于一个参数范围从 4400 万到 2800 亿的模型家族。该模型在 2021 年的研究发布中介绍，评估了阅读理解、事实核查和有毒语言识别等任务，在某些任务上因规模而获益，而在其他任务上则未能如愿，例如逻辑推理。

Charly Wargnier

AI 影响者

#64

一位AI爱好者和X（前身为Twitter）上的内容创作者。他分享关于AI代理、LLM和自动化的见解，重点关注开源项目。他的帖子经常介绍新的AI模型、工具和实际应用，使复杂的主题能够被广大受众理解。Charly Wargnier是一位AI爱好者和X（前身为Twitter）上的内容创作者。他分享关于AI代理、LLM和自动化的见解，重点关注开源项目。他的帖子经常介绍新的AI模型、工具和实际应用，使复杂的主题能够被广大受众理解。

text-generation-webui

AI GitHub 仓库

#57

开源桌面应用程序，旨在支持本地大型语言模型（LLMs）。它支持文本、视觉和工具调用功能，并与 OpenAI 和 Anthropic API 兼容，确保 100% 的隐私。text-generation-webui 是一款开源桌面应用程序，旨在支持本地大型语言模型（LLMs）。它支持文本、视觉和工具调用功能，并与 OpenAI 和 Anthropic API 兼容，确保 100% 的隐私。

NVIDIA 使用 LLM 构建 RAG 代理

AI 学习

#60

NVIDIA 的《使用 LLM 构建 RAG 代理》课程探讨了大型语言模型的部署和管理。参与者学习设计对话系统、利用嵌入以及实施 RAG 代理以实现有效的内容检索和交互。