一、前言

随着人工智能技术的飞速发展,大模型已成为推动科技进步的重要力量。

为了帮助大家更好地掌握大模型相关知识,这里为您量身定制了一份学习规划,分为七个阶段,涵盖理论基础、核心技术、编程基础、实战项目、高级应用、模型微调与私有化部署以及前沿技术探索。

二、学习规划

第一阶段:基础理论入门

目标:了解大模型的基本概念和背景,为后续学习打下坚实基础。

  • 人工智能演进与大模型兴起
    回顾人工智能的发展历程,了解大模型在其中的地位和作用。
  • 大模型定义及通用人工智能定义
    明确大模型的内涵和外延,探讨通用人工智能的实现路径。
  • GPT模型的发展历程
    梳理GPT系列模型的技术演进,了解其在我国的发展现状。

第二阶段:核心技术解析

目标:深入学习大模型的关键技术和工作原理,提升理论素养。

  • 算法的创新、计算能力的提升
    探讨大模型背后的算法原理,了解计算能力对模型性能的影响。
  • 数据的可用性与规模性、软件与工具的进步
    分析大数据在大模型中的作用,学习相关软件和工具的使用。
  • 生成式模型与大语言模型
    对比分析生成式模型与大语言模型的优缺点,掌握各自的应用场景。
  • Transformer架构解析
    深入研究Transformer架构,理解其在大模型中的核心地位。
  • 预训练、SFT、RLHF
    学习大模型的训练方法,掌握预训练、SFT(监督式微调)和RLHF(强化学习与人类反馈)等技术。

第三阶段:编程基础与工具使用

目标:掌握大模型开发所需的编程基础和工具,为实战项目做好准备。

  • Python编程基础
    学习Python基本语法、数据结构、函数等。
  • Python常用库和工具
    熟悉Numpy、Pandas、TensorFlow、PyTorch等库的使用。
  • 提示工程基础
    掌握提示工程的基本原理和技巧,提高编程效率。

第四阶段:实战项目与案例分析

目标:通过实战项目深化理论知识和提升应用能力。

  • 实战项目一:基于提示工程的代码生成。
  • 实战项目二:基于大模型的文档智能助手。
  • 实战项目三:基于大模型的医学命名实体识别系统。
  • 案例分析:针对每个实战项目进行详细的分析和讨论,总结经验教训。

第五阶段:高级应用开发

目标:掌握大模型的高级应用开发技能,拓宽应用领域。

  • 大模型API应用开发
    学习如何使用大模型API进行应用开发。
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)
    了解基于检索增强的生成技术。
  • 向量检索与向量数据库
    掌握向量检索技术,了解向量数据库的应用。
  • LangChain、Agents、AutoGPT
    学习大模型在自动化、智能体等领域的应用。

第六阶段:模型微调与私有化部署

目标:学习如何对大模型进行微调并私有化部署,满足个性化需求。

  • 私有化部署的必要性
    分析私有化部署的优势和场景。
  • HuggingFace开源社区的使用
    学习如何利用HuggingFace开源社区进行模型微调。
  • 模型微调的意义和常见技术
    掌握模型微调的方法和技巧。

第七阶段:前沿技术探索

目标:探索大模型领域的前沿技术和未来趋势,为行业发展贡献力量。

  • 多模态模型
    了解多模态模型的发展现状和应用。
  • 参数高效微调技术
    学习参数高效微调的方法,提高模型训练效率。
  • 深度学习框架比较
    对比分析不同深度学习框架的特点和适用场景。
  • 大模型评估和benchmarking
    掌握大模型评估方法,了解行业benchmarking标准。

通过以上七个阶段的学习,相信您将全面掌握大模型的相关知识!


AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。

学习AI大模型是一个系统的过程,需要从基础开始,逐步深入到更高级的技术。


1. 成长路线图&学习规划

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2. 大模型经典PDF书籍

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3. 大模型视频教程

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4. 大模型项目实战

学以致用 ,当你的理论知识积累到一定程度,就需要通过项目实战,在实际操作中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

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5. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。

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