想要了解更多关于LLMs，并构建酷炫的LLM驱动应用程序吗？这个免费的全栈LLM Bootcamp就是你所需要的！

大型语言模型（LLMs）和LLM应用程序是城里的谈资！无论您是对个人项目进行探索，还是在工作中使用它们来最大化生产力，或者快速总结搜索结果和研究论文-LLMs都为各种人提供了一些东西。

这很棒！但是，如果您想更好地使用LLMs并超越仅使用这些应用程序并开始构建您自己的应用程序，全栈团队提供的免费的LLM Bootcamp就是为您而设的。

从有效使用LLMs的提示工程到构建您自己的应用程序以及为LLM应用程序设计最佳用户界面，这个bootcamp涵盖了所有内容。让我们更深入地了解一下bootcamp所提供的内容。

什么是全栈LLM Bootcamp？

全栈LLM Bootcamp最初是在2023年4月在旧金山作为线下活动进行的。现在，来自bootcamp的材料-讲座、幻灯片、项目源代码-都是免费可访问的。

LLM bootcamp旨在提供一个全面的方法。它涵盖了提示工程技术、LLMs的基础知识，以及构建和发布LLM应用程序到生产环境。

这个bootcamp由讲师Charles Frye、Josh Torbin和Sergey Karayev教授，他们都是加州大学伯克利分校的校友。他们的目标是让所有人都掌握LLM的最新进展：

“我们的目标是让您100%了解最先进的技术，准备好构建和部署LLM应用程序，无论您的机器学习经验水平如何。”-全栈团队

全栈LLM Bootcamp的更近距离观察

现在我们知道LLM bootcamp的内容是什么，让我们更深入地了解课程内容。

先决条件

虽然没有强制先决条件-除了真正有兴趣学习LLMs外，一些相关的编程经验可以使您的旅程更简单。以下是一些这样的先决条件：

• 有Python编程经验
• 熟悉机器学习、前端或后端开发将有所帮助

学习拼写：提示工程

为了使语言模型产生期望的结果，提高提示水平非常重要。

学习拼写：提示工程模块包括以下内容：

• 以概率思考LLM输出
• 在预训练模型（如GPT-3和LLaMa）、经过指令调整的模型（如ChatGPT）和模仿角色的代理等中进行提示的基础知识
• 提示工程技术和最佳实践，例如分解、集成来自不同LLMs的输出、使用随机性等

LLMOps

甚至对于简单的机器学习应用程序，仅构建模型仅是冰山一角。真正的挑战在于将模型部署到生产环境并随时监测和维护其性能。

bootcamp的LLMOps模块涵盖了以下内容：

• 通过考虑速度、成本、可定制性和开源和受限许可证的可用性来选择最佳LLM应用程序
• 将提示跟踪集成到工作流程中以更好地管理提示（使用Git或其他版本控制系统）
• 测试LLMs
• 在LLM应用程序中实施测试驱动开发（TDD）的挑战
• LLM的评估指标
• 监控性能指标，收集用户反馈并进行必要的更新

语言用户界面的UX

除了考虑基础架构并专注于模型选择外，应用程序的成功还取决于用户体验。

有关语言用户界面的UX模块包括：

• 针对人类为中心和具有移情力的设计的设计原则和产品界面
• 考虑自动完成、低延迟等便利因素
• 深入研究什么有效（什么无效）的案例研究
• UX研究的重要性

增强语言模型

增强语言模型是所有LLM应用程序的核心。通常，我们需要语言模型具有更好的推理能力，使用自定义数据集和最新信息来回答查询。

增强语言模型模块涵盖以下概念：

• 基于AI的信息检索
• 嵌入的全部内容
• 将LLM调用链接到多个语言模型
• 有效使用像LangChain这样的工具

在一个小时内启动LLM应用程序

本模块将教您如何快速构建LLM应用程序，包括：

• 通过原型设计、迭代和部署流程构建MVP应用程序
• 使用不同的技术堆栈构建有用的产品：从OpenAI的语言模型到利用无服务器基础架构

LLM 基础

如果您有兴趣了解大型语言模型的基础知识以及多年来的突破，LLM基础模块将帮助您了解以下内容：

• 机器学习的基础
• 变压器和关注力机制
• 重要的LLM，如GPT-3系列LLM和LLaMA的重要突破元素

项目演示：askFSDL

这个学习营还有一个专门的部分，带领您走过askFSDL项目，这是一个基于Full Stack Deep Learning课程语料库构建的LLM应用程序。

全栈深度学习课程由该团队提供，是学习构建和将深度学习模型推向生产的最佳实践的另一个优秀资源。

从数据收集和清洗、ETL和数据处理步骤，到构建前端和后端，部署和设置模型监控——这是一个全栈项目，您可以尝试复制并在其中学习大量知识。

以下是该项目使用的（非穷尽）概述：

• OpenAI的LLMs
• 用于存储清理后文档语料库的MongoDB
• 用于更快搜索语料库的FAISS索引
• 用于链接LLM调用和提示管理的LangChain
• 在Modal上托管应用程序的后端
• 使用Gantry进行模型监控

总结

希望您通过学习LLM学习营更多了解LLMs。祝您学习愉快！

您还可以通过加入此Discord服务器与其他学习者和社区成员互动。该学习营的网站上还会有来自OpenAI和Repl.it等产业专家以及LLM领域工具创建者的邀请演讲。这些演讲也将很快上传到该学习营的网站。

有兴趣查看其他关于LLM的课程吗？这里是关于LLM的顶级免费课程列表。Bala Priya C是一位来自印度的开发人员和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉点上工作。她的兴趣和专业知识领域包括DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和咖啡！目前，她正在通过撰写教程、指南、观点文章等，与开发者社区学习和分享她的知识。