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155 平易な英語のガイド、構造化された学習パス、オープン ライブラリ - 独立した 501(c)(3) 非営利団体によって構築され、誰でも最新の AI を理解できるようになります。

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5 成果ベースのコース

各コースには、明示的な成果、マッピングされたコンピテンシー、練習アクティビティ、および適用されたキャップストーンが含まれています。

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気になるエリアに飛び込んでみましょう。すべてのトラックには複数のわかりやすい英語のガイドが付いています。

基本中心となる概念: AI が高レベルでどのように機能するか。84 ガイド 言語AILLM、NLP、ChatGPT、プロンプト、およびテキストの理解。155 ガイド ビジュアルAI画像生成、コンピュータビジョン、ビデオ、デザイン。133 ガイド オーディオAI音声、音楽、ポッドキャスティング、オーディオファースト AI。117 ガイド 企業OpenAI、Anthropic、Google、Meta などのプロファイル。121 ガイド アプリケーションAI がコーディング、検索、エージェント、日常生活にどのように現れるか。111 ガイド 産業ヘルスケア、金融、教育、エネルギーなどにおける AI。91 ガイド 技術的なチップ、微調整、RAG、ベクター、AI インフラストラクチャ。177 ガイド 社会偏見、プライバシー、著作権、安全性、そして AI の未来。30 ガイド

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すべてのガイド

155 の 1019 ガイドが表示されます。トラックでフィルタリングするか、上で検索してください。

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カーネマン・トベルスキー最適化

カーネマン-トベルスキー最適化 (KTO) は、一対の比較ではなく、単純な賛成または反対のラベルから学習する調整方法です。

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除去サンプリングの微調整

拒否サンプリング微調整 (RFT) は、多数の回答候補を生成し、最もスコアの高い回答のみを保持し、それらの勝者に基づいてモデルを再トレーニングします。

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プロセス報酬モデル

プロセス報酬モデル (PRM) は、最終的な答えだけではなく、AI の推論の個々のステップをスコア化します。

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エージェントの混合物の集約

Mixture-of-Agents (MoA) は、複数の言語モデルが回答を作成し、アグリゲーター モデルが最良のアイデアを 1 つの改良されたアイデアに融合する手法です。

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転送用のアダプター層

アダプター層は、凍結された事前トレーニング済みモデルに挿入される小さなトレーニング可能なモジュールであり、わずか数パーセントを更新するだけでモデルを新しいタスクに適応させることができます。

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マルチヘッドの潜在的注意力

マルチヘッド潜在アテンション (MLA) は、DeepSeek-V2 で導入されたアテンション メカニズムで、メモリを大量に消費するキーと値のキャッシュを小さな共有キャッシュに圧縮します。

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メドゥーサ デコーディング ヘッド

Medusa は、言語モデルにいくつかの追加の予測「ヘッド」をボルトで固定する投機的デコード手法であり、複数の将来のトークンを一度に推測できます。

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深みの混合

Mixture of Depths (MoD) を使用すると、トランスフォーマーはさまざまなトークンにさまざまな量の計算を費やし、「重要な」トークンのみを各レイヤーを通じてルーティングできます。

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Mamba と選択的状態空間

Mamba は状態空間モデル (SSM) に基づいて構築されたシーケンス モデルであり、線形時間でテキストを処理し、Transformer の 2 次関数に代わる高速な代替手段を提供します。

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RWKV リニア アテンション

RWKV は、Transformer のようにトレーニングしますが、リカレント ネットワークのように推論を実行し、線形時間の定数メモリ生成を行うアーキテクチャです。

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まばらな注意パターン

各トークンが他のトークンのすべてではなく慎重に選択されたサブセットのみに関与するようにすることで、注目がまばらになり、トランスフォーマーのコストが安くなります。

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QLoRA と 4 ビット微調整

QLoRA は、フリーズしたモデルを重みあたりわずか 4 ビットで保存することで、単一のコンシューマー GPU 上で大規模な言語モデルを微調整できる技術です。

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