LLM Mastery: ChatGPT, Gemini, Claude, Llama3, OpenAI & APIs

你有没有想过大型语言模型（LLMs）是如何改变世界、创造前所未有的机会的？理查德·鲍德温说：“AI不会拿走你的工作，但懂得如何使用AI的人可能会。”你准备好掌握LLMs的复杂性，充分利用它们在各种应用中的潜力了吗？那么这门课程就是为你准备的！来参加“LLM 掌握：ChatGPT、Gemini、Claude、Llama3、OpenAI & APIs”——在这里，你将探索LLMs的基础和高级概念，它们的架构以及实际应用。提升你的理解和技能，引领人工智能革命。这门课程非常适合开发人员、数据科学家、人工智能爱好者，以及任何希望站在LLM技术前沿的人。无论你想理解神经网络、微调AI模型，还是开发AI驱动的应用，这门课程都提供了你所需的一切。在这门课程中可以期待的内容有：LLMs的全面知识：理解LLMs：学习参数、权重、推理和神经网络。神经网络：了解神经网络在LLMs中如何与标记一起运作。变压器架构：探索变压器架构和专家混合。微调：了解微调过程以及助理模型的开发。强化学习（RLHF）：深入研究带有人类反馈的强化学习。高级技术和未来趋势：扩展定律：了解LLMs的扩展定律，包括GPU和数据的改进。LLMs的未来：探索LLM技术的能力和未来发展。多模式处理：了解多模态和LLMs的视觉处理，受到电影《她》的启发。实用技能和应用：工具利用：使用带有LLMs的工具，如计算器和Python库。系统思维：深入研究系统思维和LLMs的未来展望。自我改进：学习受AlphaGo启发的自我改进方法。优化技术：通过提示、RAG、函数调用和自定义提升LLM性能。提示工程：高级提示：掌握Chain of Thought和Tree of Thoughts提示等技术。自定义：使用系统提示定制LLMs，并利用ChatGPT记忆个性化。长期记忆：利用RAG和GPTs实现长期记忆功能。API和集成技能：API基础知识：了解API使用的基础知识，包括OpenAI API、Google Gemini 和 Claude APIs。微软和GitHub Copilot：在365中利用微软Copilot和GitHub Copilot进行编程。OpenAI API 掌握：探索OpenAI API的功能、定价模型以及应用程序开发。AI 应用开发：Google Colab：学习使用Google Colab对OpenAI进行API调用。AI 代理：为LangChain框架中的各种任务创建AI 代理，如Langgraph、Langflow、Vectorshift、Autogen、CrewAI、Flowise等。安全：确保安全，以防止越狱和提示注入。比较见解：比较顶级LLMs：比较最好的LLMs，包括Google Gemini、Claude 等。开源模型：探索和利用像Llama 3、Mixtral 和 Command R+这样的开源模型，可以在本地PC上运行一切以获得最大安全性。实际应用：嵌入和向量数据库：为RAG实现嵌入。Zapier 集成：将Zapier操作集成到GPTs中。开源LLMs：安装和使用LM Studio进行本地开源LLMs的最大安全性。模型微调：使用Huggingface对开源模型进行微调。基于API的应用程序开发：在Google Colab中使用DALL-E、Whisper、GPT-4o、Vision 等创建应用程序。创新工具和代理：微软Autogen：使用微软Autogen开发AI 代理。CrewAI：使用CrewAI开发AI 代理。LangChain：了解像LangGraph、LangFlow 等分部的框架。Flowise：使用函数调用和开源LLMs将Flowise实现为一个聊天机器人。道德和安全问题：LLM 安全：了解并应用安全措施防止黑客攻击。LLMs 的未来：探索LLMs 在机器人和PC中作为操作系统的潜力。这门课程非常适合希望深入了解LLMs世界的任何人——从开发人员和创意者到企业家和人工智能爱好者。利用LLM技术的变革性力量，开发创新解决方案并扩展对它们多样应用的理解。通过“LLM 掌握：ChatGPT、Gemini、Claude、Llama3、OpenAI & APIs”，您将全面了解LLMs、它们的应用，以及掌握利用它们为各种目的发挥力量的技能。如果您准备踏上对人工智能的变革性之旅，并将自己定位在这场技术革命的前沿，那么这门课程适合您。立即报名，开始您成为大型语言模型世界专家的旅程！

Arnold Oberleiter 创建
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 通道
类型：电子学习 | 语言：英语 | 时长：155 讲座（19小时22分钟） | 大小：15 GB

AI 代理的基础知识：OpenAI API，Gemini API，开源LLMs，GPT-4o，RAG，LangChain 应用，Colab，提示工程

你将学到什么：
LLMs 功能：参数，权重，推理和神经网络
理解神经网络
在LLMs中使用代币操作神经网络
变压器架构和专家混合
微调和助手模型的创建
在LLMs中的强化学习（RLHF）
LLMs 扩展定律：提升的 GPU 和 数据
LLMs 的功能和未来发展
LLMs 工具的使用：计算器，Python 库等
LLMs 中的多模态和视觉处理
语言中的多模态，如电影“她”
系统思维和LLMs的未来前景
AlphaGo 之后的自我改进（Self-Improvement）
改进可能性：提示，RAG 和自定义
提示工程：使用LLMs进行思维链和思维树提示等
通过系统提示和 ChatGPT 记忆来个性化LLMs的调整
使用 RAG 和 GPTs 的长期记忆
GPT 商店：一切你需要知道的
使用 GPT 进行数据分析，PDF 或俄罗斯方块编程
用于RAG的嵌入和向量数据库
在GPT中整合 Zapier 操作
开源 vs 闭源的LLMs
API 基础知识
使用 Google Gemini API 和 Claude API
Microsoft Copilot 及其在 Microsoft 365 中的使用
GitHub Copilot：程序员的解决方案
OpenAI API：功能，定价模型，以及关于OpenAI API包括应用创建的一切
Google Colab 的入门指南，用于对 OpenAI 进行 API 调用
使用 Langchain，Flowise，Vectorshift，LangGraph，CrewAI，Autogen，Langflow 等创建 AI 应用和聊天机器人
为社交媒体内容之类的各种任务创建 AI 代理，例如使用 Agency Swarm 和 Langchain 代理
LLMs 中的安全性：越狱和提示注入等
最佳LLMs的比较
Google Gemini 在标准界面中，Google Labs 中的 NotebookLM
由 Anthropic 推出的 Claude：概述
关于困惑和POE的一切
OpenAI Playground：功能，计费账户和LLMs的温度
Google Gemini API：视频分析等
开源LLMs：Llama 3，Mixtral，Command R+ 等模型和用途
HuggingChat：用于开源LLMs的界面
使用 Ollama 运行本地LLMs，并构建本地 Rag 机器人
Groq：最快的带有 LPU 的界面
安装 LM Studio 以使用像 Llama3 LLMs 这样的本地开源模型，以获得最大安全性
在 LM Studio 中使用开源模型和经过审查的 LLMS对比
通过 Dall-E，Whisper，GPT-4o，Vision 和其他API在 Google Colab 中创建您自己的应用程序
微软 Autogen 用于 AI 代理
CrewAI 用于 AI 代理
Flowise 与 LangChain 函数调用
OpenAI 助手 API 与不同框架中 AI 代理的功能调用
Flowise 与开源LLM作为聊天机器人
LLMs 中的安全性和入侵LLMs的方法
LLMs作为机器人和个人电脑操作系统的未来

要求：
不需要任何先前知识，一切都会一步一步地展示。