ChatGPT API를 사용하여 애플리케이션을 구축하는 방법을 단계별로 가르치는 Andrew Ng의 세 가지 새로운 과정이 연속으로 출시되었습니다.

앤드류 응(Andrew Ng)이 다시 AI 커뮤니티에 좋은 소식을 보냈습니다.

오늘 Andrew Ng는 트위터를 통해 세 가지 새로운 생성 AI 강좌가 온라인에 개설되었다고 발표했습니다.

이 세 가지 과정에는 다음이 포함됩니다. -

1 OpenAI의 ChatGPT API를 사용하여 시스템 구축: 이 과정에서는 단일 프롬프트를 넘어 여러 API 호출 애플리케이션을 사용하여 LLM 구축의 복잡성을 배웁니다. . 동시에 LLM의 결과를 평가하여 안전성과 정확성을 보장하고 반복적인 개선을 추진하는 방법을 배우게 됩니다.

2. LLM 애플리케이션 개발을 위한 LangChain: 이 강력한 오픈 소스 도구를 학습하면 챗봇 메모리, 문서에 대한 질문 답변, 취해야 할 조치 결정 등 LLM을 사용하는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. LLM 에이전트의 경우.

3. 확산 모델 작동 방식: 이 과정을 통해 Midjourney, DALL·E 2 및 Stable Diffusion을 지원하는 확산 모델의 기술적 세부 사항을 배울 수 있습니다. 비디오 게임 스프라이트에 대해 작동하는 Jupyter 코드를 직접 생성할 수도 있습니다.

이 강좌는 제한된 시간 동안 무료이며 각 강좌는 1~1.5시간 동안 진행됩니다.

ChatGPT API를 사용하여 시스템 구축

이 과정에서는 대규모 언어 모델을 지속적으로 호출하여 복잡한 워크플로를 자동화하는 방법을 배울 수 있습니다.

내용은 다음과 같습니다:

· 이전 프롬프트와 상호 작용하는 프롬프트 체인을 구축합니다.

· 기존 및 새로운 프롬프트 시스템과 상호 작용하는 Python 코드를 빌드합니다.

· 강좌의 기술을 사용하여 고객 서비스 챗봇을 구축해 보세요.

이러한 기술은 사용자 쿼리를 채팅 에이전트 응답으로 분류하고, 사용자 쿼리의 보안을 평가하고, 사고 연결, 다단계 추론을 위한 작업 처리 등 실제 시나리오에 적용될 수 있습니다.

그 중 실습 예제를 통해 개념을 쉽게 이해할 수 있으며, 내장된 Jupyter Notebook을 통해 과정에서 소개된 코드와 랩을 원활하게 실험할 수 있습니다.

이 강좌는 Python에 대한 기본적인 이해가 있는 초보자에게 적합합니다. 또한 LLM의 최첨단 신속한 엔지니어링 기술을 배우고 싶은 중급 및 고급 기계 학습 엔지니어에게도 적합합니다.

LLM 애플리케이션 개발을 위한 LangChain

이 과정에서는 LangChain 프레임워크를 사용하여 애플리케이션 개발에서 언어 모델의 사용 사례와 기능을 확장하는 기본 기술을 배웁니다.

구체적으로 다음이 포함됩니다:

· 모델, 힌트 및 파서: LLM 호출, 힌트 제공 및 응답 구문 분석

· LLM의 메모리: 대화를 저장하고 제한된 컨텍스트 공간을 관리하기 위한 메모리

· 체인: 작업 시퀀스 생성

· 문서 Q&A: 독점 데이터 및 사용 사례 요구 사항에 LLM 적용

· 에이전트: 추론 에이전트로서 LLM의 강력한 개발 탐색

과정이 끝나면 응용 확산 모델을 탐색하기 위한 출발점이 될 수 있는 모델을 얻게 됩니다.

이 과정은 강력한 언어 모델 활용 가능성을 확장하는 데 큰 도움이 되며, 몇 시간 안에 놀라운 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

이 강좌는 기본적인 Python 지식만 익히면 되는 초보자에게 적합합니다.

확산 모델의 작동 원리

이 학과 수업에서는 확산 과정과 이를 수행하는 모델에 대해 심층적으로 이해할 수 있습니다.

이 과정은 단순히 사전 구축된 모델을 가져오거나 API를 사용하는 것을 넘어 처음부터 확산 모델을 구축하는 방법을 배웁니다.

구체적으로 포함되는 내용:

· 확산 기반 생성 AI의 최첨단 세계를 탐색하고 처음부터 자신만의 확산 모델을 만들어보세요.

· 사전 구축된 모델 및 API를 넘어 확산 프로세스 및 추진 프로세스 모델에 대한 통찰력을 얻으세요.

· 실험실 샘플링, 확산 모델 교육, 소음 예측을 위한 신경망 구축, 개인화된 이미지 생성을 위한 컨텍스트 추가를 통해 실용적인 코딩 기술을 습득하세요.

과정이 끝나면 확산 모델을 적용하는 자신만의 탐색을 위한 출발점이 될 수 있는 모델을 갖게 됩니다.

그중 실습 예제를 통해 개념을 쉽게 이해할 수 있으며, 내장된 Jupyter Notebook을 통해 과정에서 소개된 코드와 랩을 원활하게 실험할 수 있습니다.

이 과정은 중급 과정이며 Python, Tensorflow 또는 Pytorch에 대한 지식이 필요합니다.

위 내용은 ChatGPT API를 사용하여 애플리케이션을 구축하는 방법을 단계별로 가르치는 Andrew Ng의 세 가지 새로운 과정이 연속으로 출시되었습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!