Лучшая дорожная карта для изучения генеративного ИИ в 2024 году - UPROGER

Введение

В постоянно развивающейся сфере искусственного интеллекта генеративный ИИ является маяком инноваций, постоянно расширяя границы творчества и интеллекта. По мере того как мы вступаем в многообещающий 2024 год, стремление использовать потенциал генеративного ИИ манит энтузиастов, исследователей и практиков. Эта статья посвящена тонкостям оптимальной дорожной карты для генеративного ИИ в 2024 году, намечая курс через динамичные достижения, возникающие тенденции и преобразующие приложения, которые определяют эту передовую область.

Присоединяйтесь к нам в путешествии, которое раскроет основные вехи, инструменты, методологии и идеи, предлагая всеобъемлющее руководство по навигации и преуспеванию в сфере генеративного ИИ в следующем году. Независимо от того, являетесь ли вы начинающим специалистом в области ИИ или работающим профессионалом, таким как Data Scientist, Machine Learning Engineer, Deep Learning Engineer или любой другой аналогичной должности, этот курс обучения вооружит вас навыками и знаниями для освоения генеративного ИИ.

Итак, пристегните ремни и приготовьтесь к захватывающему путешествию в мир генеративного ИИ!

Дорожная карта: Как начать изучать генеративный ИИ?

Вы можете начать изучать генеративный ИИ с помощью 4 персон: Пользователь, Суперпользователь, Разработчик и Исследователь. Мы подробно рассмотрим каждую персону. Прежде чем двигаться дальше, вам необходимо ознакомиться с такими терминами, как генеративный ИИ и базовые модели.

Хорошее понимание генеративного ИИ и моделей Foundation и их бесконечных вариантов использования.

Теперь давайте рассмотрим различные персоны.

Генеративный искусственный интеллект / LLM с использованием платформы Databricks Data Intelligence Platform

generative ai learning path,roadmap for generative ai

1. User

Нет лучшего способа изучить генеративный искусственный интеллект, чем испытать его на себе. Первый способ – стать пользователем инструментов Generative AI. Зарегистрируйтесь и создайте учетную запись в любом из инструментов Generative AI и получите практический опыт. Познакомьтесь с этими инструментами генеративного ИИ, поймите, что они собой представляют, узнайте их возможности и особенности и экспериментируйте с ними.

Посетите сайт ChatGPT, BARD, Midjourney, Dalle 2, Stable Diffusion, etc.

Теперь мы лучше знаем плюсы и минусы инструментов генеративного ИИ и то, как они могут помочь нам в работе. Следующий шаг – углубиться и понять, как эффективно его использовать.

2. Super User

После получения практического опыта работы с инструментами генеративного ИИ, второй шаг – улучшить наши знания и научиться лучше использовать инструменты.

Инструменты генеративного ИИ обладают огромным потенциалом, который еще не раскрыт. Нам необходимо научиться применять правильные техники, чтобы использовать их эффективно. Большинство инструментов генеративного ИИ генерируют ответы на основе естественного описания, известного как подсказка. Составление подсказок – это целое искусство. Нам нужно детально изучить процесс создания подсказок, чтобы в полной мере раскрыть потенциал генеративного ИИ. Вот что вам нужно для этого сделать:

Узнайте о Prompt Engineering.
Изучите лучшие и наиболее эффективные подсказки для использования инструментов генеративного ИИ.
Поймите, как лучше писать подсказки.

3. Developer

Теперь мы умеем эффективно использовать инструменты генеративного ИИ. Следующий этап – изучение принципов работы генеративных моделей ИИ и настройка этих моделей на наших наборах данных.

Для этого вам нужен практический опыт работы с машинным и глубоким обучением. Я рекомендую ознакомиться с приведенными ниже предварительными условиями, прежде чем приступать к машинному и глубокому обучению. Не стесняйтесь пропустить эти предпосылки, если вы уже чувствуете себя комфортно.

Необходимые условия

Хорошее понимание концепций вероятности и статистики.
- Вероятность: Вероятность, условная вероятность, теорема Байеса и др.
- Статистика: Нормальное распределение, центральная предельная теорема и т.д.
Хорошее понимание концепций линейной алгебры, таких как векторы, матрицы и системы линейных уравнений.
Хорошее знание концепций Calculus, таких как градиенты, производные и частные производные.
Практический опыт работы с такими языками программирования, как Python/R.

3.1 Machine learning

Удобно работать с алгоритмами контролируемого и неконтролируемого обучения, такими как linear regression, logistic regression, random forests, k means, etc.
Уметь строить модели машинного обучения на табличных наборах данных.

3.2 Deep Learning

Хорошее понимание deep learning , architectures like Multi-Layer Perceptron, Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short Term Memory models (LSTMs), Gated Recurrent Units (GRUs), и Convolutional Neural Networks (CNNs).
Иметь практический опыт работы хотя бы с одним из фреймворков глубокого обучения, таких как Keras, Tensorflow, Pytorch или FastAI.
Уметь обучать модели глубокого обучения, используя любой из упомянутых выше фреймворков глубокого обучения. Например:
- Обучение многослойного перцептрона на табличных наборах данных.
- Построение RNN и CNN для неструктурированных данных, т.е. текстов и изображений.
Знание предварительно обученных моделей для данных изображений и их различных типов. Например, знать, как настраивать их на последующие задачи.
Узнайте о языковых моделях и постройте их с помощью LSTMs/GRUs.
Получите знания о механизмах внимания и узнайте об ограничениях использования LSTM для работы с длинными последовательностями.
Понимать архитектуру автоэнкодеров и GAN и уметь обучать эти модели на наших наборах данных.

3.3 Генеративные модели для НЛП и компьютерного зрения

Теперь вы можете выбрать путь обучения в зависимости от ваших интересов. Если вы хотите изучать и строить генеративные модели, такие как ChatGPT, вы можете выбрать генеративные модели для НЛП. Если вы заинтересованы в построении таких моделей, как Midjourney и DALL-E 2, вы можете выбрать генеративные модели для компьютерного зрения.

3.3.1 Генеративные модели для НЛП

Если вы выбрали НЛП в качестве своей специализации, следующий путь обучения приведет вас к освоению генеративных моделей НЛП.

Откройте для себя возможности больших языковых моделей (Large Language Models, LLM), которые являются основой моделей обработки естественного языка (NLP).
Узнайте о таких популярных LLM, как Transformers, BERT, GPT 3.5, PaLM 2 и многих других.
Поймете, как использовать большие языковые модели (LLM) для решения последующих задач: Тонкая настройка и обучение в контексте, т. е. нулевое, однократное и многократное обучение.
Узнайте о лучших практиках обучения LLM, включая проблемы, законы масштабирования и эффективные механизмы обучения, такие как параллельные и распределенные архитектуры.
Узнайте, как провести предварительное обучение LLM на данных, специфичных для вашей области.
Поймете и примените различные методы тонкой настройки LLM для решения последующих задач.
Узнайте о различных методах оптимизации для ускорения тонкой настройки модели, таких как Adapters, LoRA, QLoRA и т. д.
Знать LLMops: Как развернуть LLM в производстве?
Изучите такие передовые модели, как ChatGPT и BARD, и поймите процесс их обучения, включая такие концепции, как Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), Supervised Fine Tuning и Prompt Engineering.
Узнайте, как точно настроить ChatGPT на своем наборе данных.
Получите практические навыки работы с LLM-фреймворками, такими как LangChain, AutoGPT, векторные БД и т.д.

3.3.2 Генеративные модели компьютерного зрения

Если вы решили углубиться в компьютерное зрение, этот учебный курс поможет вам освоить генеративные модели для компьютерного зрения.

Узнайте об основополагающих моделях в компьютерном зрении: диффузионных моделях и их различных типах.
Поймете, как настраивать диффузионные модели для последующего использования.
Узнайте о стабильных диффузионных моделях, включая архитектуру модели и процесс обучения.
Узнайте, как настраивать стабильные диффузионные модели на своих наборах данных.
Изучите Mid Journey, DALLE 2 и другие подобные модели.

4. Исследователь

Последний этап предназначен для исследователей. Чтобы построить карьеру в области исследований генеративного ИИ, вам необходимо понимать, как строить эти генеративные модели с нуля. Вы должны быть хорошо знакомы с различными концепциями и техниками построения генеративных моделей.

Чтобы стать исследователем в НЛП, вам нужно:

Изучите и внедрите модели внимания, внимание по ключевому запросу (Key Query Value, KQV), нормализацию слоев, позиционное кодирование и т. д.
Получите практический опыт создания собственной архитектуры GPT с нуля.
Поймете принципы работы алгоритмов обучения с подкреплением – от самых простых до продвинутых.
Узнайте об оптимизации проксимальной политики (PPO).
Реализуйте RLHF с нуля.
Построить ChatGPT с нуля
Будьте в курсе современных тенденций и исследований в области генеративного ИИ для НЛП

Продолжение исследований в области компьютерного зрения:

Постройте модели диффузии с нуля.
Узнайте, как реализовать стабильную диффузию с нуля.
Будьте в курсе современных тенденций и исследований в области генеративного ИИ для компьютерного зрения.

Заключение

По мере того как мы завершаем составление дорожной карты освоения генеративного ИИ в 2024 году, это путешествие освещает различные пути, доступные энтузиастам, исследователям и профессионалам, стремящимся погрузиться в царство творчества и интеллекта. Персоны пользователя, суперпользователя, разработчика и исследователя служат путеводными звездами в этой трансформационной экспедиции, предлагая индивидуальные маршруты для различных уровней опыта и стремлений. Эта всеобъемлющая дорожная карта генеративного искусственного интеллекта прокладывает курс в соответствии с развивающимся ландшафтом искусственного интеллекта, обеспечивая структурированное руководство для тех, кто перемещается по захватывающим перекресткам технологий и творчества.

Помните, что эта дорожная карта – не просто линейный путь; это путеводитель, обеспечивающий гибкость, адаптивность и простор для исследований. Принимайте вызовы, постоянно учитесь и следите за развивающимися тенденциями в области генеративного ИИ. В 2024 году эта дорожная карта будет служить компасом, направляющим вас к овладению искусством и наукой генеративного ИИ, открывая новые горизонты творчества и инноваций в будущем году.