1、概念介绍

a) Andrej Karpathy-大型语言模型简介： Intro to Large Language Models

• 该视频对 LLMs 进行了一般性和高级的介绍，涵盖推理、缩放、微调、安全问题和提示注入等主题。

b) 英伟达-生成式AI解释： Generative AI explained

• 该视频对 GenAI、其用途、公司的目标应用程序等进行了高度概述。

2、涵盖基本用法的课程

a) 微软-向初学者的生成式人工智能：Generative AI for Beginners

• 这是一门优秀的课程，涉及LLMs、提示、RAG、代理、多模式等。

b) 谷歌-云技能提升： Cloud Skills Boost

3、Prompt工程

a) 微软-提示工程简介：Introduction to prompt engineering

b) OpenAI-Prompt工程指南： Prompt engineering guide

c) Anthropic Claude-Prompt工程指南：Prompt engineering guide
 

4、LLMs

a) Andrej Karpathy- GPT的状态：State of GPT

• 涵盖从标记化到预训练、监督微调和人类反馈强化学习 (RLHF) 等内容。此外，还涵盖了有效使用这些模型的实用技巧和心理模型，包括提示策略、微调等。

b) 视觉介绍： LLMs by Bycroft

• 理解可视化有点复杂，但浏览一下也可以在某种程度上有所帮助。

5、深入探讨新一代人工智能/机器学习

a) 吴恩达-机器学习简介：Machine Learning Introduction 

• 深入了解 ML 的权威课程。

b) Fast.ai： Course

c) Andrej Karpathy：Zero to Hero

• 这是一个将从头开始构建 GPT 的 YouTube 系列。

d) 3Blue1Browns： Season 3 - Neural networks

e) 谷歌-为高级开发人员提供的云技能提升： Cloud Skills Boost for Advanced Devs
 

6、其他

a) 斯坦福人工智能课程：Stanford AI Courses

b)英伟达深度学习研究所： Nvidias deep learning institute

c) Awesome-generative-ai 上的工具和更广泛的资源列表： awesome-generative-ai
 

学习路径推荐

对于对文本或代码生成特别感兴趣的人，建议了解以下关键领域的顺序：

1. 文本完成/推理：Text Completion/Inference
2. 提示工程：Prompt Engineering
3. 工具/函数调用：Tools/Function Calling
4. 检索增强生成：RAG
5. 人工智能代理：AI Agents
6. 微调：Fine Tuning

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Ref:Great Resources for Learning Generative AI and Large Language Models (LLMs) - Scramblings