Chia Sẻ Khóa Học Làm Chủ LLM - ChatGPT, Gemini, Claude, Llama3, OpenAI & API [Update Tháng 8-2024] [Khóa 6501 A]
Cơ bản về AI-Agents: OpenAI API, Gemini API, Open-source LLM, GPT-4o, RAG, LangChain App, Colab, Prompt Engineering...!
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Chức năng của LLM: Parameters, Weights, Inference, và Neural Networks.
- ✓ Tìm hiểu Neural Networks.
- ✓ Operation of Neural Networks với Tokens trong LLM.
- ✓ Transformer Architecture và Mixture of Experts.
- ✓ Fine-Tuning và Tạo Assistant Model.
- ✓ Reinforcement Learning (RLHF) trong LLM.
- ✓ LLM Scaling Laws: GPU & Data for Improvements.
- ✓ Các khả năng và sự phát triển trong tương lai của LLM.
- ✓ Sử dụng các Công cụ của LLM: Calculator, Python Libraries và nhiều hơn nữa.
- ✓ Multimodality và Visual Processing với LLM.
- ✓ Multimodality trong Language như trong phim 'Her'.
- ✓ Tư duy hệ thống và triển vọng tương lai cho LLM.
- ✓ Self-Improvement after AlphaGo (Self-Improvement).
- ✓ Improvement Possibilities: Prompts, RAG, & Customization.
- ✓ Prompt Engineering: Sử dụng hiệu quả LLM với Chain of Thought và Tree of Thoughts Prompting, v.v.
- ✓ Adaptation of LLM thông qua System Prompts và Personalization với ChatGPT Memory.
- ✓ Long-Term Memory với RAG và GPT.
- ✓ GPT Store: Mọi thứ bạn cần biết.
- ✓ Sử dụng GPT cho Data Analysis, PDF hoặc lập trình Tetris.
- ✓ Embeddings and Vector Database for RAG.
- ✓ Tích hợp Zapier Actions vào GPT.
- ✓ Open-Source vs. Closed-Source LLM.
- ✓ API Basic.
- ✓ Sử dụng Google Gemini API và Claude API.
- ✓ Microsoft Copilot và cách sử dụng nó trong Microsoft 365.
- ✓ GitHub Copilot: Giải pháp cho các lập trình viên.
- ✓ OpenAI API: Features, Pricing Models và mọi thứ bạn cần biết về ✓ OpenAI API bao gồm cả việc tạo ứng dụng.
- ✓ Giới thiệu về Google Colab cho các API Call tới OpenAI.
- ✓ Tạo các AI App và Chatbot với Langchain, Flowise, Vectorshift, LangGraph, CrewAI, Autogen, Langflow, v.v.
- ✓ Tạo các AI Agent cho nhiều nhiệm vụ khác nhau như Social Media Contetn với Agency Swarm và Langchain Agents.
- ✓ Bảo mật trong LLM: Jailbreaks và Prompt Injections, v.v.
- ✓ So sánh các LLM tốt nhất.
- ✓ Google Gemini trong Standard Interface và Google Labs với NotebookLM.
- ✓ Claude của Anthropic: Tổng quan.
- ✓ Mọi thứ về Perplexity và POE.
- ✓ OpenAI Playground: Features, Billing Account & Temperature của LLM.
- ✓ Google Gemini API: Video Analysis và nhiều hơn nữa.
- ✓ Open-Source LLM: Model và sử dụng Llama 3, Mixtral, Command R+ và nhiều hơn nữa.
- ✓ HuggingChat: Interface for Open-Source LLM.
- ✓ Chạy LLM Local với Ollama và Building Local Rag Chatbots.
- ✓ Groq: Fastest Interface với LPU.
- ✓ Cài đặt LM Studio để sử dụng Local Open-Source như Llama3 LLM để có bảo mật tối đa.
- ✓ Sử dụng các Open-Source Model trong LM Studio và Censored vs. Uncensored LLM.
- ✓ Fine-Tuning một Open-Source Model với Huggingface.
- ✓ Tạo các ứng dụng của riêng bạn thông qua API trong Google Colab với Dall-E, Whisper, GPT-4o, Vision và nhiều hơn nữa.
- ✓ Microsoft Autogen cho các tác nhân AI
- ✓ CrewAI dành cho các AI Agent.
- ✓ Flowise với LangChain Function Calling.
- ✓ OpenAI Assistant API với function Calling cho các AI-Agent trong các Framework khác nhau.
- ✓ Flowise với Open-Source LLM như ChatBot.
- ✓ Bảo mật trong LLM và các phương pháp hack LLM.
- ✓ Tương lai của LLM làm hệ điều hành trong Robot và PC.
Bạn đã bao giờ nghĩ về cách các Large Language Model (LLM) đang biến đổi thế giới và tạo ra những cơ hội chưa từng có chưa?
"AI sẽ không cướp mất việc làm của bạn, nhưng người biết cách sử dụng AI thì có thể".
Bạn đã sẵn sàng để nắm vững sự phức tạp của LLM và tận dụng toàn bộ tiềm năng của chúng cho nhiều ứng dụng khác nhau, từ phân tích dữ liệu đến việc tạo ra chatbot và tác nhân AI chưa?
Vậy thì khóa học này dành cho bạn!
Đi sâu vào 'Làm chủ LLM: ChatGPT, Gemini, Claude, Llama3, OpenAI & API' - nơi bạn sẽ khám phá các khái niệm cơ bản và nâng cao về LLM, kiến trúc của chúng và các ứng dụng thực tế. Biến đổi hiểu biết và kỹ năng của bạn để dẫn đầu trong cuộc cách mạng AI.
Khóa học này hoàn hảo cho các developer, data scientist, người đam mê AI và bất kỳ ai muốn đi đầu trong công nghệ LLM. Cho dù bạn muốn hiểu về neural network, fine-tune AI model hay phát triển các ứng dụng do AI điều khiển, khóa học này cung cấp mọi thứ bạn cần.
Những gì mong đợi trong khóa học này:
Kiến thức toàn diện về LLM:
- ✓ Hiểu về LLM: Tìm hiểu về các parameter, weight, inference, và neural network.
- ✓ Neural Network: Hiểu cách neural network hoạt động với token trong LLM.
- ✓ Transformer Architecture: Khám phá Transformer architecture và Mixture of Experts.
- ✓ Fine-Tuning: Hiểu được quy trình fine-tuning và quá trình phát triển Assistant model.
- ✓ Reinforcement Learning (RLHF): Đi sâu vào reinforcement learning với human feedback.
Các kỹ thuật nâng cao và xu hướng tương lai:
- ✓ Scaling Laws: Tìm hiểu về scaling laws của LLM, bao gồm GPU và data improvement.
- ✓ Future of LLM: Khám phá khả năng và sự phát triển trong tương lai của công nghệ LLM.
- ✓ Multimodal Processing: Hiểu về multimodality và visual processing với LLM, lấy cảm hứng từ những bộ phim như " Her ".
Kỹ năng thực tế và ứng dụng:
- ✓ Sử dụng công cụ: Sử dụng các công cụ với LLM như calculators và Python libraries.
- ✓ Systems Thinking: Tìm hiểu sâu hơn về tư duy hệ thống và triển vọng tương lai cho LLM.
- ✓ Self-Improvement: Tìm hiểu các phương pháp self-improvement lấy cảm hứng từ AlphaGo.
- ✓ Các kỹ thuật tối ưu hóa: Nâng cao hiệu suất LLM với prompts, RAG, function calling, và customization.
Prompt Engineering:
- ✓ Prompt nâng cao: Làm chủ các kỹ thuật như Chain of Thought và Tree of Thoughts prompting.
- ✓ Customization: Tùy chỉnh LLM với system prompts và personalize bằng ChatGPT memory.
- ✓ Long-Term Memory: Triển khai RAG và GPT để tăng cường khả năng long-term memory.
Kỹ năng tích hợp và API:
- ✓ API Basic: Hiểu những kiến thức cơ bản về cách sử dụng API, bao gồm OpenAI API, Google Gemini, và Claude API.
- ✓ Microsoft và GitHub Copilot: Sử dụng Microsoft Copilot trong 365 và GitHub Copilot để lập trình.
- ✓ Nắm vững OpenAI API: Khám phá các chức năng, mô hình định giá và tạo ứng dụng với OpenAI API.
AI App Development:
- ✓ Google Colab: Tìm hiểu các API call tới OpenAI với Google Colab.
- ✓ AI Agents: Tạo các AI agent cho nhiều tác vụ khác nhau trong các LangChain framework như Langgraph, Langflow, Vectorshift, Autogen, CrewAI, Flowise, v.v.
- ✓ Security: Đảm bảo bảo mật với các phương pháp ngăn chặn jailbreaks và prompt injections.
Comparative Insights:
- ✓ So sánh các LLM hàng đầu: So sánh các LLM tốt nhất, bao gồm Google Gemini, Claude, v.v.
- ✓ Open-Source Models: Khám phá và sử dụng các open-source model như Llama 3, Mixtral và Command R+ với khả năng chạy mọi thứ cục bộ trên PC của bạn để có mức bảo mật tối đa.
Ứng dụng thực tế:
- ✓ Embedding & Vector Database: Implement embeddings for RAG.
- ✓ Tích hợp Zapier: Tích hợp Zapier actions vào GPT.
- ✓ Open-Source LLM: Cài đặt và sử dụng LM Studio cho các local open-source LLM để có mức bảo mật tối đa.
- ✓ Model Fine-Tuning: Fine-tune các open-source model với Huggingface.
- ✓ API-Based App Development: Tạo các ứng dụng bằng DALL-E, Whisper, GPT-4o, Vision và nhiều công cụ khác trong Google Colab.
Innovative Tools & Agents:
- ✓ Microsoft Autogen: Sử dụng Microsoft Autogen để phát triển tác nhân AI.
- ✓ CrewAI: Phát triển các AI agent với CrewAI.
- ✓ LangChain: Hiểu về framework với các phân khu như LangGraph, LangFlow, v.v.
- ✓ Flowise: Triển khai Flowise với các function call và open-source LLM như một chatbot.
Những cân nhắc về đạo đức và an ninh:
- ✓ LLM Security: Hiểu và áp dụng các biện pháp bảo mật để ngăn chặn hacking.
- ✓ Future of LLM: Khám phá tiềm năng của LLM như hệ điều hành trong robot và máy tính.
Khóa học này lý tưởng cho bất kỳ ai muốn tìm hiểu sâu hơn về thế giới LLM, từ nhà phát triển và người sáng tạo đến doanh nhân và những người đam mê AI.
Tận dụng sức mạnh chuyển đổi của công nghệ LLM để phát triển các giải pháp sáng tạo và mở rộng hiểu biết của bạn về các ứng dụng đa dạng của chúng.
Đến cuối khóa học này, bạn sẽ có hiểu biết toàn diện về LLM, các ứng dụng của chúng và các kỹ năng để khai thác sức mạnh của chúng cho nhiều mục đích khác nhau. Nếu bạn đã sẵn sàng bắt đầu hành trình chuyển đổi sang AI và định vị mình ở vị trí tiên phong trong cuộc cách mạng công nghệ này, thì khóa học này là dành cho bạn.
Hãy đăng ký ngay hôm nay và bắt đầu hành trình trở thành chuyên gia trong thế giới Large Language Model!
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu và Tổng quan.
- ✓ 02. LLM hoạt động: Parameters, Weights, Inference, Neural Networks, v.v.
- ✓ 03. Các khả năng bổ sung của LLM và các phát triển trong tương lai.
- ✓ 04. Prompt Engineering: Sử dụng hiệu quả LLM trong Standard Interface.
- ✓ 05. LLM Customization: System Prompts, Memory, RAG & và Tạo các Expert Model hoặc GPT.
- ✓ 06. Closed-Source LLM: Tổng quan về các Available Model và cách sử dụng chúng.
- ✓ 07. Các API của Closed-Source LLM.
- ✓ 08. Open-Source LLM: Available Models và cách sử dụng chúng trong Claude & Locally.
- ✓ 09. Các bước đầu tiên để tạo ứng dụng của riêng bạn thông qua API trong Google Colab.
- ✓ 10. Apps, Chatbots, và AI Agents: Xây dựng những thứ thú vị cho Automation.
- ✓ 11. LLM Security: Copyrights, Rights, Jailbreaks, và Prompt Injections.
- ✓ 12. Comparison Test: LLM nào là tốt nhất?
- ✓ 13. Finetuning LLM: OpenAI API & Google Colab.
- ✓ 14. PHẦN TÙY CHỌN: Các Chrome Extension cho ChatGPT & LLM.
- ✓ 15. Tương lai: LLM làm Hệ điều hành trong Robot & PC: Điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Gửi đến tất cả những ai muốn học hỏi điều gì đó mới mẻ và có được hiểu biết sâu sắc về LLM.
- ✓ Dành cho các doanh nhân muốn trở nên hiệu quả hơn và tiết kiệm tiền.
- ✓ Dành cho những cá nhân quan tâm đến AI và muốn xây dựng mô hình của riêng mình.