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吳恩達(dá)新課三連發(fā),手把手教你用ChatGPT API構(gòu)建應(yīng)用

人工智能 新聞
吳恩達(dá)新課上線,限時免費(fèi)!LangChain、ChatGPT API、擴(kuò)散模型全覆蓋。

吳恩達(dá)又給AI社區(qū)送福音了。

今日,吳恩達(dá)在推特上宣布三門新的生成式AI課程上線。

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這三門課包括——

1. 使用OpenAI的ChatGPT API構(gòu)建系統(tǒng):通過這門課,可以超越單個提示,學(xué)習(xí)構(gòu)建使用多個API調(diào)用LLM的復(fù)雜應(yīng)用。同時,你會學(xué)習(xí)到如何評估LLM的輸出,以確保安全性和準(zhǔn)確性,并驅(qū)動迭代改進(jìn)。 

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2. LangChain用于LLM應(yīng)用開發(fā):通過學(xué)習(xí)這個強(qiáng)大的開源工具,你可以構(gòu)建使用LLM的應(yīng)用,包括聊天機(jī)器人的記憶,文檔上的問題回答,以及可以決定下一步采取什么行動的LLM代理。 

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3. 擴(kuò)散模型如何工作:這門課讓你能夠?qū)W習(xí)擴(kuò)散模型的技術(shù)細(xì)節(jié),這些模型支持Midjourney,DALL·E 2和Stable Diffusion。你還可以生成自己的視頻游戲精靈的Jupyter工作代碼。

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注意,這些課程都是限時免費(fèi)的,每個課程時長在1-1.5小時。

使用ChatGPT API構(gòu)建系統(tǒng)

這門課中,你可以學(xué)習(xí)如何通過連續(xù)調(diào)用大語言模型,來讓復(fù)雜的工作流程自動化。

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內(nèi)容包括:

· 構(gòu)建與先前提示交互的提示鏈。

· 構(gòu)建Python代碼,以便與現(xiàn)有的和新的提示交互的系統(tǒng)。

· 構(gòu)建使用課程中的技術(shù)的客服聊天機(jī)器人。

這些技能可以應(yīng)用于實(shí)際方案,包括將用戶查詢分類為聊天代理的響應(yīng)、評估用戶查詢的安全性,以及處理任務(wù)以進(jìn)行思維鏈、多步驟推理。

其中,動手示例使概念易于理解,而內(nèi)置的Jupyter Notebook可以讓你無縫試驗課程中介紹的代碼和實(shí)驗室。

本課程適用于初學(xué)者,對Python有基本了解即可。也適用于想要學(xué)習(xí)LLM尖端快速工程技能的中高級機(jī)器學(xué)習(xí)工程師。

LangChain用于LLM應(yīng)用開發(fā)

在這門課中,可以學(xué)到使用LangChain框架擴(kuò)展應(yīng)用程序開發(fā)中語言模型的用例和功能的基本技能。

具體包括:

· 模型、提示和解析器:調(diào)用LLM、提供提示和解析響應(yīng)

· LLM的記憶:用于存儲對話和管理有限上下文空間的記憶

· Chains:創(chuàng)建操作序列

· 文檔問答:將LLM應(yīng)用于您的專有數(shù)據(jù)和用例要求

· 智能體:探索LLM作為推理代理的強(qiáng)大發(fā)展

在課程結(jié)束時,你可以擁有一個模型,作為你自己探索應(yīng)用擴(kuò)散模型的起點(diǎn)。

這個課程將極大地幫你擴(kuò)展利用強(qiáng)大語言模型的可能性,在幾個小時內(nèi),你就可以創(chuàng)建不可思議的應(yīng)用程序。

本課適合初學(xué)者,掌握基本的Python知識即可。

擴(kuò)散模型如何工作

在這部門課中,你可以深入了解擴(kuò)散過程和執(zhí)行擴(kuò)散過程的模型。

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這門課不僅僅是簡單地引入預(yù)構(gòu)建的模型或使用 API,還會教你從頭開始構(gòu)建擴(kuò)散模型。

具體包括:

· 探索基于擴(kuò)散的生成AI的前沿世界,并從頭開始創(chuàng)建自己的擴(kuò)散模型。

· 深入了解擴(kuò)散過程和驅(qū)動過程的模型,超越預(yù)構(gòu)建的模型和API。

· 通過實(shí)驗室進(jìn)行采樣、訓(xùn)練擴(kuò)散模型、構(gòu)建用于噪聲預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及為個性化圖像生成添加上下文,獲得實(shí)用的編碼技能。

課程結(jié)束時,你將擁有一個模型,作為你自己探索應(yīng)用擴(kuò)散模型的起點(diǎn)。

其中,動手示例使概念易于理解,而內(nèi)置的Jupyter Notebook可以讓你無縫試驗課程中介紹的代碼和實(shí)驗室。

這是一門中級課程,需要Python,Tensorflow或Pytorch的知識。

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 新智元
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