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Bienvenido a Star?, Continúa prestando atención a las "Notas de práctica de desarrollo de aplicaciones LLM"

¡Mi nuevo libro "Programación de Langchain de principiante a práctica" está a la venta! ¡Amigos recomendados que están aprendiendo el desarrollo de aplicaciones de IA para comprar y leer!

‼ ️ ‼ ️ Actualizaciones importantes

1. Se agregaron 3 nuevos capítulos: evaluación y prueba de aplicaciones LLM , temas de trapo e interpretación de la API de los fabricantes de modelos nacionales
2. Open Communication Group recientemente, muchos amigos se unieron a mí en WeChat desde el sitio web y les preguntaron si podían crear un grupo de comunicación de desarrollo de aplicaciones LLM.

Lectura local

Construya una imagen de Gitbook (opcional)

Después morso1/gitbook-server:3.2.3 descargar este repositorio, ejecute docker build . -t <image:tag>

Iniciar servicio Gitbook

 cd llm-book

docker run --rm -v " $PWD /LLMProjects:/gitbook " -p 4000:4000 morso1/gitbook-server:3.2.3 gitbook serve

Abra el puerto 4000 localmente para comenzar a leer

Tabla de contenido del bosquejo

• Prefacio
• Descripción general del modelo de lenguaje grande
  • Descripción general del modelo de lenguaje grande
  • Hola chatgpt
  • Interpretación de documentos de OpenAI
  • Chatbot práctico
  • Construyendo un sistema de preguntas y respuestas de extremo a extremo basado en API de Operai
  • Tema de seguridad de LLM
• Comenzando con Langchain
  • Introducción a Langchain
  • Aprendizaje del módulo langchain
  • Módulo de cadenas de Langchain
  • Módulo de agentes de Langchain
  • Módulo de devolución de llamada de Langchain
  • Incrustación de incrustación
  • Robot de preguntas y respuestas de documentos prácticos
• Descripción general de Llamaindex
  • Introducción a Llamaindex
  • Índice de llameindex
  • Darse cuenta de la base de conocimiento empresarial a la mano
• Implementación de HuggingGpt
  • Introducción a Huggingface
  • Componentes básicos de Transformers Library
  • Diseño de tareas multimodal
  • Hugginggpt práctico
• Tema especial de LLMOPS
  • Introducción de LLMOPS
  • Modelo Modelo
  • Rápida capa rápida
  • LLMOPS estrecho
• Temas de agente
  • Introducción del agente
  • Seguimiento del proyecto de agente
  • Marco de múltiples agentes
• Tema de trapo
  • Enlace de indexación de datos
  • Enlace de búsqueda
  • Enlace de generación
• Evaluación y prueba de aplicaciones LLM
  • Cómo evaluar un modelo de lenguaje grande
  • Evaluación de pruebas basada en un agente modelo grande
  • Evaluación de efectividad del sistema de trapo
• Interpretación de la API de los fabricantes de modelos nacionales
  • Comparación de seis grandes modelos
  • Desarrollo de modelos Minimax Big
  • Desarrollo de modelos Big Zhipu Ai
  • Desarrollo de modelos grandes de Moonshot

• IA generativa basada en modelos de idiomas grandes
  • Introducción del curso

• Referencias
  • Lista de aprendizaje de IA recomendada A16Z
  • Tema rápido
  • Algunos materiales del curso Resumen