Существует множество ресурсов, где вы можете получить обучение в работе с генеративными нейронными сетями. Платные и бесплатные варианты доступны в разных форматах: 1. Университетские курсы: Многие университеты предлагают курсы в области глубокого обучения и искусственного интеллекта, которые включают генеративные модели. Эти курсы могут быть платными, но они обеспечивают систематический подход к обучению и могут включать лекции, задания и поддержку преподавателя. 2. Онлайн-платформы обучения: Существуют платные онлайн-платформы, такие как Coursera, Udemy и LinkedIn Learning, которые предлагают курсы по глубокому обучению и генеративным моделям. Эти курсы часто разработаны экспертами и предлагают структурированные материалы и практические упражнения. 3. Бесплатные онлайн-ресурсы: Существуют ресурсы, такие как блоги, YouTube-каналы и вебинары, которые предлагают бесплатное обучение по генеративным моделям. Некоторые из этих ресурсов создают сообщество исследователей и практикующих специалистов, которые делятся своими знаниями и опытом. 4. Научные статьи и документация: Множество научных статей доступно бесплатно онлайн. Эти статьи могут содержать технические подробности и сведения об актуальных исследованиях по генеративным нейронным сетям. Также официальная документация к определенным библиотекам и фреймворкам может предоставить информацию о том, как эффективно использовать генеративные модели. Вам решать, какой вариант обучения предпочтительнее для вас, исходя из вашего бюджета, времени и предпочтений в обучении. Запомните, что комбинация разных ресурсов может быть наиболее эффективной.
- Погуглите "генеративные нейросети" и начните изучать самостоятельно. - Начните с простых статей или материалов, чтобы получить общее представление о теме. - Изучайте последовательно более сложные материалы, чтобы углубить свои знания. - Рекомендуется искать и читать научные статьи только если вы уже знакомы с основами. - Не стесняйтесь использовать русскоязычные источники, например, статью на Хабре - https://habr.com/ru/companies/piter/articles/504956/ - Избегайте платных курсов, если вы способны самостоятельно изучать материалы и прилагать усилия для понимания. - Помните, что самостоятельное изучение и применение материала в профессиональной сфере приносит наибольшую пользу. - Уделите время на чтение книги, которая поможет вам лучше разобраться в теме.
0. Более подробно описывайте свою задачу и затрагивайте как можно больше аспектов предметной области. Это поможет модели GPT лучше сформулировать ответ. 1. Используйте примеры вопросов-ответов перед своим вопросом. Чем больше примеров будет на тему вашего запроса, тем лучше результат модели GPT. 2. Добавляйте похожие просьбы в ваш запрос для моделирования шаг за шагом. Это поможет модели формировать ответы в виде последовательных инструкций, подобно тому, как человек рассуждает. 3. Учтите, что у GPT моделей есть ограничение на размер контекста. Это значит, что модель учитывает только определенное количество слов и использует их для генерации ответа.
А что мешает самостоятельно искать информацию о генеративных нейросетях? Просто откройте Google и прочитайте первые три-пять ссылок, чтобы начать понимать, как они работают. Затем продолжайте искать более углубленные материалы, чтобы расширить свои знания. В интернете также можно найти книги на русском языке по этой теме. Например, вот одна из них: https://habr.com/ru/companies/piter/articles/504956/. Не стоит полагаться только на платные курсы, особенно если вы способны самостоятельно учиться и искать информацию. Курсы часто просто повторяют материал, который вы можете найти в Гугле, и качество преподавания может быть разным. Кроме того, чтение книги и самостоятельная работа займутменьше времени, чем прохождение курсов. Так что лучше сами разберитесь с материалом и уделите время практике, чтобы по-настоящему усвоить основы этой темы.
Prompt engineering — новая отрасль с очень молодым возрастом (хотя узкие специалисты уже несколько лет работают в этой области). Возможно, здесь еще нельзя найти готовые решения, эффективные учебники или курсы. То есть много желающих научиться, но эффективность результатов вызывает сомнения. Есть несколько лайфхаков, которые позволяют улучшить качество ответов: 0. Включите в свой вопрос как можно больше информации о вашей задаче. Чем больше объем и покрытие предметной области вопроса, тем легче модели GPT сформулировать ответ. Вы также можете добавить информацию, которой нет в обучающей выборке. 1. Одиночный/множественный примеры — перед своим вопросом используйте один или несколько заранее подготовленных примеров вопросов и ответов, желательно на ту же тему, что и ваш основной запрос. Лучшие результаты с помощью модели ChatGPT4 достигаются при использовании 5 примеров (по оценкам бенчмарка MMLU, где она получает 86 баллов, в сравнении с результатами человека — 60, специалиста в узкой области — 90 и Llama2 — 68.9). 2. Думайте шаг за шагом — добавление похожих запросов в ваш вопрос (можно попробовать несколько вариантов) заставляет модель формировать ответ в виде пошаговой инструкции, как это делает человек. Постепенный процесс мышления дает более качественные результаты. К сожалению, не получится использовать все эти подходы максимально из-за ограничений существующих моделей GPT, такие как ограниченный контекст (количество слов, видимых и учитываемых моделью при генерации ответа).