この記事は、CryptoChasers が制作した Web3 の優れた教育リソースの推奨第 3 弾、AI 編です。
AI の大規模言語モデルの開発は、ChatGPT を代表とするものが急速に進展しており、多くの専門家がこれが今後 10 年間の大きなトレンドになると考えています。Web3 の日常的な使用、研究、開発ツールなど、AI に関連する基礎知識を学習し、習得することは生産性を向上させるために重要です。
AI のチュートリアルはたくさんありますが、すべてを完全に理解するのは難しいです。私の推奨は、過去半年間に関連する仕事をしているいくつかの専門家のアドバイスと、私自身のブラウジング経験を組み合わせて推奨しています。
チュートリアルのおすすめ#
wayToAGI#
- ウェブサイト：wayToAGI
- 言語：中国語
- タイプ：インデックス
このウェブサイトは、オープンソースの知識スペースであり、ほぼすべての AI に関する有用な情報を集めています。私は強くおすすめしますし、5 つ星の評価を与えています。以下の特徴があります：
- 毎日優れた情報を収集し更新しています。
- 初心者向けの AI 学習パス、プロンプト、AI ドローイング、AI 音声、デジタル人間の入門ガイドを提供しています。
- 様々な基礎的な技術記事や深層の技術記事があり、閲覧や検索に適しています。
以下のチュートリアルはすべて開発者向けであり、Python または JavaScript を使用できることが望ましいです。
OpenAI 公式ドキュメント#
- ウェブサイト：OpenAI Doc
- 言語：英語
- タイプ：テキスト
LangChain などのツールが LLM の開発を大幅に簡素化できるとしても、それらに完全に依存するのではなく、それらの背後にある原理を理解することは非常に重要です。最も良い方法は公式ドキュメントを見ることであり、pip install openaiまたはnpm install openaiを使用して公式の Python をインストールして学習を始めることです。wayToAGI には一部の翻訳もあります：ChatGPT 公式ガイド
ChatGPT Prompt Engineering for Developers#
- ウェブサイト：ChatGPT Prompt Engineering for Developers
- 言語：英語
- タイプ：ビデオ + インタラクティブ
Deeplearning.ai と OpenAI の共同開催の入門コースで、AI 分野の有名な教育者である Andrew Ng 氏が講義を行っています。非常に初心者向けで、基本的にはさまざまなタイプのプロンプトの書き方について説明しています。例えば、要約の方法や翻訳の方法などです。このウェブサイトでは、オンラインのノートブックが提供されており、ビデオを見ながらコードを実行およびデバッグできます。環境の設定や API の申請は不要で、非常に便利です。英語のリスニングが苦手な場合は、中文字幕ビデオコレクションを参照して視聴することができます。
Building Systems with the ChatGPT API#
- ウェブサイト：Building Systems with the ChatGPT API
- 言語：英語
- タイプ：ビデオ + インタラクティブ
これも Deeplearning のコースで、上記の ChatGPT Prompt Engineering for Developers の発展版です。ChatGPT の原理と開発フローを、カスタマーサポートアシスタントシステムの構築を例に説明しています。エンジニアリングの要素も含まれており、OpenAI 公式の GPT ベストプラクティスと組み合わせて学習することができます。
LangChain for LLM Application Development#
- ウェブサイト：LangChain for LLM Application Development
- 言語：英語
- タイプ：ビデオ + インタラクティブ
これも Deeplearning のコースで、LangChain の入門コースであり、LangChain の作者自身が教えています。LangChain は、大規模言語モデル（LLM）の開発フレームワークであり、React を使用してフロントエンドアプリを開発するのと同様に、LLM の開発を大幅に簡素化することができます。作者がサンプルを使って実際に進めるため、ドキュメントを直接見るよりも理解しやすいです。後半には LangChain に関連する別のコース LangChain: Chat with Your Data もあり、ローカルドキュメントの質問応答ツールの作り方について説明しています。実践的な内容で、一度やってみることもできます。
次は？#
次に、LLM を活用したツールを自分で開発して、実践を通じて理解を深めることをおすすめします。市場には既にニーズを満たす製品があるかもしれませんが、自分のワークフローに組み込まれたパーソナライズされたツールを開発することは非常に素晴らしいことです。
AI の情報収集については、最新の動向を把握するためにwayToAGIをフォローすることで十分です。
普段は他の AI ツールも使って、他の人がどのように AI 製品を作っているかを見てみることをおすすめします。Web3+AI のプロジェクトであるMyShellを紹介します。彼らの NFT を保有すると、毎日 ChatGPT 4.0 ベースの API ロボットを一定の無料枠で使用したり、タスクを実行して NFT を獲得したりすることができます。