AIキャノン

の軽量な紹介から始めます。 変成器 と 潜在拡散 デバイス。これが最近の AI の波を加速している可能性があります。 続いて、技術的なリソースを調べていきます。 広範な言語デバイス (LLM) を使用して構築するための知的ガイド。 AI市場の予測。 最後に、「必要なのは考慮だけ」という画期的な学習成果の参照チェックリストを取り上げます。これは、この分野を変換デバイスに着手し、生成 AI の時代を先導した Google の 2017 年の論文です。

これらの記事専門的な背景は必要なく、トレンディーな AI の波の最大の要素について、指定された数の情報を迅速に集めることができます。

GPTのコンバース

): さらに、Karpathy からは、ChatGPT / GPT デバイスが通常の作業でどのように使用され、どのように教えられるかについて、非常にわかりやすく説明されています。そして、研究開発部がおそらくどのような指示を出す可能性があるでしょうか。

ChatGPT は何をしていますか?なぜ機能するのですか?

: PC 科学者および起業家のスティーブン・ウルフラム氏は、流行の AI デバイスがどのように機能するかについて、最初の提案から長い時間にもかかわらず非常に読みやすい説明を提供します。 彼は初期のニューラル ネットから現在の LLM と ChatGPT までのタイムラインをたどっています。

トランスフォーマー、説明

: Dale Markowitz が提起したこれは「LLM とは何ですか?また、それが機能する仕組みは何ですか?」というクイズに対する、より短く、追加の関連性のある答え。 ここでは、トピックに簡単に取り組み、スキルの直感を集めるための大きなアプローチを示します。 GPT-3 について書かれたものに修正されましたが、新しいデバイスにも適用できます。

右拡散の仕組み: ここがラップトップビジョンのアナログですファイナルアップへ。 Chris McCormick は、右拡散がどのように機能するかを素人に説明し、直感的な球状のテキストのベローから描写までのデバイスを開発します。 優しい方のために はじめに、これを比較してください


)コメディアン r/StableDiffusion より。

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これらのリソースは、深い調査の基本から AI コンサルタントによる教員段階のクラスまで、機械による調査と AI に関する重要な提案に関する不道徳な考えを示しています。

説明者

一言で言えば深い発見: 核となるアイデア

: Nvidia によるこの 4 部構成のシーケンスでは、詳細な調査の基本を説明します。 2015 年に実施されており、個人が AI について正しく知るためのライセンス付きリソースです。

• プログラマー向けの賢明な詳細情報: AI の基礎に関する包括的な無料ルート。知的例とコードを通じて説明されています。
• Word2vec の説明: LLM (およびすべての言語デバイス) のブロックを構築する可能性がある埋め込みとトークンの簡単な紹介。

プログラム

スタンフォード CS229

: Andrew Ng による機械学習の紹介。機械による発見の基本を学びます。

スタンフォード CS224N : Chris Manning による深層学習による NLP、LLM の主要なスキルを通じて NLP の基礎を維持します。

)

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LLM がどのように機能するかを伝えるために、非常に多くのリソースがあり、その中には他のリソースよりも優れたものもあります。 以下に、読者/視聴者の幅広い好みに焦点を当てた、お気に入りのいくつかを示します。

説明者

• )イラストの変圧器 ): Jay Alammar によるトランス構造の追加技術概要。
• 注釈付きのトランスフォーマー: ソース コードの段階でトランスフォーマーを尊重することに耐えられる場合は、いつでも詳細に説明します。 PyTorch のいくつかのファイルが必要です。

GPT を作成しましょう: スクラッチから、コード内で、 と綴ります: 市場で入手可能なエンジニア向けに、Karpathy がビデオウォークスルーを行っています。 GPT マネキンを作成できます。

図解の右拡散 :

写真用の生成 AI マネキンの最も一般的な形式である潜在拡散デバイスの紹介。

• RLHF: ヒューマン フィードバックからの強化学習

: Chip Huyen 氏は、LLM が非常に予測可能で人間に適したシステムで動作することを収集する RLHF について説明しています。 ここには、ChatGPT に関するシステムの最大の、にもかかわらずあまり理解されていない側面がいくつかあります。

人間の提案から判明した補強

: PC 科学者で OpenAI の共同創設者である John Shulman が、最近の関連性と進歩についてのこの膨大な講演でさらに深く掘り下げています。 RLHF を伴う LLM の障害。 プログラム

• スタンフォード CS25

  : トランスフォーマー ユナイテッド、トランスフォーマーに関するオンライン セミナー.

スタンフォード CS324: かなりの言語ファッションPercy Liang 氏、橋本達氏、Chris Re 氏と共同で、LLM の技術的側面と非技術的側面の幅広い好みを維持しています。

参考と解説

• 予測的発見、生理研 2016

  : この初期の講演で、ヤン・ルカンは安定した主張を行っています大規模な AI マネキン アーキテクチャの重要な要素として教師なしで発見するために。 にスキップします19:20 著名なケーキの例えについて。これは確かに現代の AI にとって最も便利な心理的デバイスのいくつかです。 )

• Tesla で気丈にセルフライディングするための AI
  : 他の伝統的なカルパシーの話はすべて、今回はテスラ ファイル シーケンス エンジンを保存しています。 から開始8:35 は間違いなく、これまでで最も大きな AI の暴言のいくつかであり、長期にわたる検討 (この場合は一時停止の兆候の検出) がもはや簡単ではない理由を説明しています。 . スケーリング仮説

  : LLM の多くの最も衝撃的な側面の 1 つは、スケーリング (追加のファイルとコンピューティングの追加) によって精度が向上し続けることです。 GPT-3 はこれを明確に伝えるために主要なマネキンに変更され、グウェルンの展示は直感を説明するのに大きな役割を果たしています。

• チンチラの野生的な意味: 名目上は基本的なチンチラ論文 (下に注視) の説明者ですが、この提出された記事は、LLM スケーリングに関する広範なクイズの核心となるでしょう: ファイルが不足していますか? これは上記の考えに基づいており、スケーリングの法則についての新たな見解を提供します。

  広範な言語デバイスを参照

: アップの包括的な内訳-最新の LLM と、タイプ タイムライン、ディメンション、コーチング システム、コーチング ファイル、ハードウェア、その他の追加情報。

• 人工の通常知能の火花: GPT-4 による初期の実験: Microsoft による初期予測。人間の知能と比較した、最近最も進化した LLM である GPT-4 の機能を比較します。
• AI 革命: Auto-GPT がどのように自動化と創造性というブランド独自のスキルを解き放つか : 通常の Auto-GPT および AI ブローカーの概要。 このスキルは、非常に早い段階にもかかわらず、尊敬の基礎となるものです。これにより、サイバー Web 収集への参加許可と、発言、高度な考慮事項、または目標を解決するために自ら生成した下位義務を教えることができます。 )
• ワルイージ・クローズ: 名目上は「 Waluigi attain」(つまり、LLM の行動に「分身」が現れる理由)は、LLM プロンプトの仮説に関する詳細な説明に大いに興味をそそられます。
  

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  LLM をコアとするブランド独自のユーティリティ スタックが登場しています。 このトピックに関して利用できる正式なトレーニングはまだ多くありませんが、私たちが学んだ最も優れたリソースをいくつか抜粋しました。

  参照

  )GPT3、LangChain、Python を使用して GitHub の強化ボットを安全にします： の一つトレンディな LLM アプリ スタックに関する最も初期の公開説明が多数あります。 ここにある 2 つのアドバイスは古いものですが、非常に多くのシステムで、最新の AI アプリの通常の導入と実験が開始されました。

• 製造用 LLM アプリケーションの構築

: チップ・フエンはそう話していますLLM アプリを構築する際の主な課題の多く、それらにどのように対処できるか、そしてどのような種類の教育ケースが最も理にかなっているのかを説明します。

• 緊急エンジニアリングデータ: LLM プロンプトを作成する個人向け — アプリ開発者と並行して— ここにファイルのほとんどがあり、いくつかの人気のデバイスの音声例が含まれています。 より軽く、さらに会話的な扱いをするには、 をお試しください。 Brex が推奨するエンジニアリングファイル. )
• ) 緊急注射: おそらく起こり得る最悪の事態は何ですか? 強制インジェクションは、間違いなく LLM アプリに潜む深刻なセキュリティ脆弱性です。理想的な解像度はまだありません。 サイモン・ウィリソンは、この主張の危険性について決定的な説明をしています。 事実上、サイモンが AI に関して書いた記事はすべて著名です。

OpenAI クックブック

:ビルダー向けに、OpenAI API を操作するための一連のガイドとコード例を次に示します。 ユニークなコード例もあり、一貫してこのレベルと同じくらいです。
• 松ぼっくり探しセンター

  : 多くの LLM アプリは、主に完全にほぼ球形のベクトル検索パラダイムに基づいています。 Pinecone の調査センターは、以下にブランド ベンダーであるにもかかわらず、このパターンに陥る方法についての最も優れた指示をいくつか提供しています。