peremartra/Large-Language-Model-Notebooks-Course

解決する課題

このプロジェクトは、エンジニアや開発者が大規模言語モデル（LLM）を習得するための実践的な学習パスを提供します。理論的な知識と実践的な実装の間のギャップを埋めるために、LLM ベースのアプリケーションを構築、評価、最適化する方法を示す一連のノートブックと記事を提供します。

仕組み

コースは実践的なレッスンで構成されており、各レッスンは Jupyter ノートブックと付随する説明記事で構成されています。ユーザーは、詳細な説明を読みながら、主に Google Colab や Kaggle でホストされているノートブックを実行して進めることを推奨されます。コンテンツは、基本的なプロンプトエンジニアリングやチャットボット作成から、検索拡張生成（RAG）、エージェントワークフロー、モデル評価などの高度なトピックまで、LLM 開発の全ライフサイクルをカバーしています。

対象読者

このリソースは、LLM に関する実践的な経験を得たいエンジニア、研究者、開発者向けに設計されています。実際に手を動かして学ぶことを好み、OpenAI や Hugging Face などのプロバイダーからのモデルを実際のプロジェクトに統合する方法を理解したい人に適しています。

ハイライト

• チャットボット、SQL トランスレータ、データ分析エージェントなどの実践的なプロジェクト。
• LangChain、ChromaDB、さまざまな評価フレームワークなどの必須ツールの包括的なカバレッジ。
• RAG、ファインチューニング、モデル監視などの高度なテクニックに関するガイダンス。
• レッスンを論理的なセクション（テクニック、プロジェクト、エンタープライズソリューション）に明確に分離。
• Giskard、LangSmith、EleutherAI の lm-evaluation-harness などの業界標準の評価ツールとの統合。