• 为个人
  • 为商务
  • 为大学
  • 为政府
Coursera
登录
免费加入
Coursera
  • 浏览
  • Large Language Models

大语言模型课程

学习用于高级自然语言处理的 Large Language Model。学习为各种 NLP 任务构建和应用 GPT-3 等模型。

跳转以搜索结果

筛选依据

主题
必需的
 *

语言
必需的
 *

在整个课程(说明和评估)中使用的语言。

了解产品
必需的
 *

通过实践教程在 2 小时内掌握与工作相关的技能。
通过已评分作业、视频和论坛向顶级授课教师学习。
在交互式实践环境中学习新工具或新技能。
通过完成一系列课程和项目,深入学习学科知识。
获得行业领导者颁发的职业证书,展示您学到的专业知识。
攻读硕士学位的同时获得职业证书。
在线获得学士学位或硕士学位,所需费用仅为在校学习费用的一小部分。
以灵活的交互式方式,获得大学颁发的执业证书。

级别
必需的
 *

课程长度
必需的
 *

技能
必需的
 *

字幕
必需的
 *

教师
必需的
 *

找到最适合您目标的 Large Language Model 课程

  • 状态:预览
    预览
    D

    DeepLearning.AI

    采用大型语言模型的生成式 AI

    您将获得的技能: Prompt Engineering, 机器学习, PyTorch(机器学习库), 可扩展性, 大型语言模型, Python 程序设计, 强化学习, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 性能调整, 自然语言处理, 应用机器学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3470 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    G

    Google Cloud

    大型语言模型介绍

    您将获得的技能: Prompt Engineering, 大型语言模型, 生成模型架构, 生成式人工智能, LLM 申请, 提示模式

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    1132 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    D

    Duke University

    Large Language Model Operations (LLMOps)

    您将获得的技能: 阿帕奇气流, Prompt Engineering, 多模式 Prompt, 数据湖, 数据库管理系统, 数据库, MLOps(机器学习 Operator), 可扩展性, AWS SageMaker, 生成模型架构, ChatGPT, 性能分析, 生成式人工智能, 摘录, 工作流程管理, LLM 申请, 大型语言模型, OpenAI, 性能调整, 亚马逊基岩

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    227 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    V

    Vanderbilt University

    Chatgpt 应用提示工程

    您将获得的技能: 创造性思维, Prompt Engineering, 人工智能和机器学习(AI/ML), 人工智能, 生产率, 解决问题, ChatGPT, 生成式人工智能, LLM 申请, 创造性地解决问题, 大型语言模型, 提示模式, OpenAI

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    6837 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    Generative AI Engineering with LLMs

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Generative AI, LLM Application, PyTorch (Machine Learning Library), Generative AI Agents, Natural Language Processing, Data Pipelines, Artificial Intelligence, Text Mining, Data Ethics, Deep Learning, Performance Tuning, Applied Machine Learning, Data Processing, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Document Management, Database Management Systems, Data Storage Technologies

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    709 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费
    免费
    D

    DeepLearning.AI

    微调大型语言模型

    您将获得的技能: Prompt Engineering, 网络模型, AI 个性化服务, LLM 申请, 大型语言模型

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    571 条评论

    中级 · 项目 · 不超过 2 小时

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    IBM 人工智能工程

    您将获得的技能: 数据科学, Prompt Engineering, 机器学习, PyTorch(机器学习库), 无监督学习, 人工神经网络, Python 程序设计, 生成式 AI 代理, 监督学习, Keras(神经网络库), 大型语言模型, 强化学习, LLM 申请, 功能工程, 生成式人工智能, 张力流, 深度学习, 自然语言处理, 应用机器学习, Machine Learning 方法

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2.1万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • G

    Google Cloud

    变压器模型和 BERT 模型

    您将获得的技能: 人工神经网络, 生成模型架构, 大型语言模型, 自然语言处理

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
    ·
    121 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    C

    Coursera

    Generative AI and Large Language Models

    您将获得的技能: Generative AI, Generative Model Architectures, Large Language Modeling, LLM Application, OpenAI, Multimodal Prompts, Responsible AI, Prompt Engineering, PyTorch (Machine Learning Library), Natural Language Processing, Image Analysis, Application Deployment

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    H

    H2O.ai

    Large Language Models

    您将获得的技能: Large Language Modeling, LLM Application, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Data Management, Prompt Engineering, Training Programs, Data Validation, Data Cleansing, Program Evaluation, Natural Language Processing, Applied Machine Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Data Transformation, Verification And Validation, Data Quality, Performance Tuning, Data Processing

    3.4
    评分, 3.4 星,最高 5 星
    ·
    12 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:预览
    预览
    D

    Duke University

    地方大语言模型的基础

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Open Source 技术, 应用程序部署, 数据伦理, 大型语言模型, 云应用, LLM 申请, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 风险管理框架, 拉斯特(编程语言)

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
    ·
    18 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, Prompt Engineering, Data Wrangling, LangChain, Prompt Patterns, Large Language Modeling, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Generative AI, Supervised Learning, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Flask (Web Framework), Feature Engineering, Data Analysis, Data Cleansing, Data Manipulation, Responsible AI, LLM Application, Data Import/Export

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    9.4万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

Large Language Model 学习者还搜索

先进的 Large Language Model
Large Language Model 项目
初学大型 Language Model
计算语言学
统一建模语言
语言
NLP 项目
语言学
1234…498

总之,以下是 10 最受欢迎的 large language models 课程

  • 采用大型语言模型的生成式 AI: DeepLearning.AI
  • 大型语言模型介绍: Google Cloud
  • Large Language Model Operations (LLMOps): Duke University
  • Chatgpt 应用提示工程: Vanderbilt University
  • Generative AI Engineering with LLMs: IBM
  • 微调大型语言模型: DeepLearning.AI
  • IBM 人工智能工程: IBM
  • 变压器模型和 BERT 模型: Google Cloud
  • Generative AI and Large Language Models: Coursera
  • Large Language Models: H2O.ai

关于 Large Language Models 的常见问题

浏览下面的 LLM 课程--Coursera 上的热门起点。

  • 大型语言模型的生成 AI:DeepLearning.AI
  • Large Language Model 简介:Google Cloud
  • Large Language Model Operations (LLMOps):杜克大学
  • 微调大型语言模型:DeepLearning.AI
  • 使用 LLM 的生成 AI 工程:IBM
  • Large Language Model:H2O.AI
  • 本地大型 Language Model 的基础:杜克大学‎

大型语言模型指的是在大量文本数据上经过训练的人工智能模型。 这些模型旨在理解和生成类似人类的文本,对提示或问题做出连贯且与上下文相关的回答。 大型语言模型在机器翻译、文本生成和问题解答系统等各种自然语言处理任务中发挥了重要作用。 它们大大提高了人工智能系统理解和生成人类语言的能力。 ‎

要想在大型语言模型 (LLM) 方面取得优异成绩,您应该重点培养以下技能:

  1. 自然语言处理(NLP):了解 NLP 的基础有助于理解大型语言模型中使用的算法和技术。 您应该学习标记化、句法和语义分析以及语言生成等知识,以便扎实地掌握 NLP 技术。

  2. 机器学习:大型语言模型在很大程度上依赖于机器学习技术,因此您应该掌握有监督和无监督学习以及深度学习算法的基本原理。 熟悉神经网络,尤其是广泛应用于语言建模的递归神经网络(RNN)和变换器。

  3. 编程:熟练掌握编程语言对于处理大型语言模型至关重要。 Python 在数据科学和机器学习领域尤其流行,因此熟练掌握 Python 编程将非常有价值。 此外,有关 TensorFlow 或 PyTorch 等框架的知识将帮助您有效地实施和训练大型语言模型。

  4. 数据预处理:准备数据是训练语言模型的关键一步。 学习如何处理原始文本数据,对其进行清理和规范化,并应用适当的预处理技术,如标记化、词干化和词素化。 了解如何预处理数据将提高语言模型输出的质量。

  5. 评估和微调:要衡量语言模型的性能,您应该熟悉语言任务的特定评估指标,如困惑度、BLEU 分数或 ROUGE 分数。 此外,了解如何在特定领域或任务中对预训练语言模型进行微调,也能大大提高其能力。

  6. 领域专业知识:根据您对大型语言模型的具体应用的兴趣,获取相关领域的知识会非常有益。 例如,如果您想研究医学文本的语言模型,对医学领域有扎实的了解可以帮助您创建更准确、更专业的模型。

  7. 持续学习:大型语言模型领域在不断发展。 了解该领域的最新研究论文和进展。 参与专门讨论 NLP 和语言建模的在线社区和论坛,并定期参加与语言模型相关的培训练习或编码挑战。

通过开发这些技能,您可以提高大型语言模型的熟练程度,探索从聊天机器人和语言翻译到文本生成和情感分析等各种应用。 ‎

掌握了大型语言模型方面的技能,您就可以在产业界和学术界寻找各种职业机会。 与大型语言模型相关的一些潜在工作包括

  1. 研究科学家:作为研究科学家,您可以在尖端研究实验室或科技公司工作,为开发新的语言模型和改进现有模型做出贡献。

  2. 自然语言处理工程师:许多公司和组织都在投资自然语言处理(NLP)技术。 掌握大型语言模型技能后,您就可以担任 NLP 工程师,开发和部署语言模型,以解决复杂的自然语言处理任务。

  3. 数据科学家:拥有大型语言模型专业知识的数据科学家可以利用他们的技能来分析和解释大型文本数据集。 他们可以开发模型来提取洞察力、进行情感分析、自动生成文本或改进对话代理等应用。

  4. 机器学习工程师:作为机器学习工程师,您可以专门从事大型语言模型的训练、微调和部署,以用于聊天机器人、虚拟助手、推荐系统或自动内容生成等各种应用。

  5. 人工智能研究员:凭借在大型语言模型方面的深厚背景,您可以为研究和开发先进的人工智能系统做出贡献,推动自然语言理解和生成的发展。

  6. 学术研究人员/教授:大学和研究机构不断探索语言模型的进步。 凭借大型语言模型方面的专业知识,您可以在学术界开展研究、发表论文,并在与 NLP 或 AI 相关的领域从事教学工作。

请记住,大型语言模型领域正在迅速发展,随着技术的进步可能会出现新的机会,因此这是一个令人兴奋的领域,可以培养您的技能和专业知识。 ‎

法学硕士的技能可以为科技行业带来各种职业机会,尤其是专注于 AI 和 Machine Learning 的职位:

  • AI 研究科学家,致力于开发新的语言模型和 NLP 技术。
  • 机器学习工程师,为商业或研究应用实施和 Scale LLM。
  • 数据科学家,利用 LLM 进行数据分析和洞察力生成。
  • NLP 专家,专注于通过语言改善人类与计算机之间的互动。
  • AI 道德倡导者,分析和解决 LLM 等 AI 技术的社会影响。‎

想要提高团队的 LLM 技能?Coursera 为 5-125 人的团队提供量身定制的企业解决方案。我们的产品包括高级分析、定制学习路径和协作工具。要了解我们的 LLM 培训选项并进行购买,请访问我们的Coursera for Teams页面。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

其他可浏览的主题

艺术与人文
338 课程
商务
1095 课程
计算机科学
668 课程
数据科学
425 课程
信息技术
145 课程
健康
471 课程
数学与逻辑
70 课程
个人发展
137 课程
物理科学与工程
413 课程
社会科学
401 课程
语言学习
150 课程

Coursera 页脚

技能

  • 人工智能(AI)
  • 网络安全
  • 数据分析
  • 数字化营销
  • 讲英语
  • 生成式人工智能(GenAI)
  • 微软Excel
  • Microsoft Power BI
  • 项目管理
  • Python

证书与课程

  • 谷歌网络安全证书
  • 谷歌数据分析证书
  • 谷歌 IT 支持证书
  • 谷歌项目管理证书
  • 谷歌用户体验设计证书
  • IBM 数据分析师证书
  • IBM Data Science 证书
  • Machine Learning 证书
  • Microsoft Power BI 数据分析师证书
  • UI / UX 设计证书

行业与职业

  • 商务
  • 计算机科学
  • 数据科学
  • 教育与教学
  • 工程学
  • 金融
  • 医疗保健
  • 人力资源(HR)
  • 信息技术 (IT)
  • 营销

职业资源

  • 职业能力倾向测验
  • 工作面试优势和劣势的示例
  • 学习高收入技能
  • 加密货币如何运作?
  • 如何在 Google 表格中突出显示重复项
  • 如何学习人工智能
  • 热门网络安全证书
  • 准备 PMP 认证
  • 面试后您将获得工作的迹象
  • 什么是人工智能?

Coursera

  • 关于
  • 我们提供的内容
  • 管理团队
  • 工作机会
  • 目录
  • Coursera Plus
  • 专业证书
  • MasterTrack® 证书
  • 学位
  • 企业版
  • 政府版
  • 面向校园
  • 成为合作伙伴
  • 社会影响
  • 免费课程
  • 分享您的 Coursera 学习故事

社区

  • 学生
  • 合作伙伴
  • Beta 测试人员
  • 博客
  • Coursera 播客
  • 技术博客

更多

  • 媒体
  • 投资者
  • 条款
  • 隐私
  • 帮助
  • 内容访问
  • 联系我们
  • 文章
  • 目录
  • 附属公司
  • 现代奴隶制声明
  • 请勿出售/共享
随时随地学习
通过 App Store 下载
通过 Google Play 获取
B 型企业认证标志
© 2025 Coursera Inc.保留所有权利。
  • Coursera Facebook
  • Coursera Linkedin
  • Coursera Twitter
  • Coursera YouTube
  • Coursera Instagram
  • Coursera TikTok