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Google的AI入门课,简体中文

 ml_Py 2024-05-07 发布于河南

生成式 AI 和大语言模型 (LLM) 属于同一类技术。生成式 AI 可以基于任何类型的数据进行训练,而 LLM 则使用字词作为训练数据的主要来源。

采用 LLM 技术的产品(例如 Gemini 和生成式搜索体验)可以根据你的问题以及截至目前生成的所有文本,预测后续可能出现的字词。它们具有灵活性,能够根据训练中学到的规律选择后续可能出现的字词,从而生成富有创意的回答。

比如,你要求大语言模型将词组“哈利·[空白]”补全,模型可能会预测下一个词是“斯泰尔斯”或“波特”。

大家好,我是玩机器学习的章北海

之前曾向大家推荐过微软的系列免费课程:微软真是活菩萨,面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM 课程统统免费,里面提到有四门课程:

  • 面向初学者的机器学习课程
  • 面向初学者的数据科学课程
  • 面向初学者的 AI 课程
  • 面向初学者的生成式人工智能

今天老章再向大家一个来自 Google 更入门的小课,,

https://www.cloudskillsboost.google/paths/118?locale=zh

与生成式 AI 相关一共有 5 门小课,分别是:

  • Introduction to Generative AI:解释什么是生成式 AI、它的用途以及与传统机器学习方法的区别。
  • Introduction to Large Language Models:探讨什么是大型语言模型 (LLM)、适合的应用场景以及如何使用提示调整来提升 LLM 性能。
  • Introduction to Responsible AI:解释什么是负责任的 AI、它的重要性,以及 Google 如何在自己的产品中实现负责任的 AI。
  • Prompt Design in Vertex AI:体验 Vertex AI Gemini API 和 Python SDK
  • Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud:介绍 Google Cloud 目前如何践行 Responsible AI,以及从中总结的最佳实践和经验教训,便于您以此为框架构建自己的 Responsible AI 方法。

每节课都有配套简体中文字幕和文稿

我发现 Google 还有很多技术的学习路线图,本文介绍的生成式 AI 这五门课只是其中一个学习路线

https://www.cloudskillsboost.google/paths?locale=zh

ok,本文到此结束。如有帮助,转评赞随便给一个,感谢!♥️

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