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免费查询公司,狼雨的seo教程,网站建设 建议,住房与城乡建设部网站 黑龙江随着人工智能技术的飞速发展#xff0c;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#xff0c;这里为您量身定制了一份学习规划#xff0c;分为七个阶段#xff0c;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…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。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。人工智能发展历程回顾深入了解人工智能从诞生到蓬勃发展的全过程明晰大模型在其中扮演的关键角色与推动作用知晓大模型如何逐步成为人工智能领域的核心驱动力。大模型概念剖析精准界定大模型的内涵明确其具备海量参数、强大学习能力和广泛应用场景的特点同时探讨其外延包括不同类型的大模型如语言大模型、视觉大模型等在各行业的应用拓展。深入探讨通用人工智能的实现路径分析大模型在迈向通用人工智能进程中的优势与挑战。GPT 系列模型技术演进梳理系统梳理 GPT 系列模型从 GPT - 1 到 GPT - 4 及其后续可能版本的技术演进脉络掌握每一代模型在架构设计、训练方法、性能表现等方面的创新与突破。关注 GPT 系列模型在我国的发展现状包括其应用领域、落地案例以及面临的政策环境和市场竞争态势。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。算法原理与计算能力深入探讨大模型背后的算法原理如 Transformer 架构中的自注意力机制、多头注意力机制等如何实现对输入数据的高效处理与特征提取。研究计算能力对模型性能的影响包括硬件算力如 GPU、TPU 的性能指标与架构特点与软件算法如并行计算算法、分布式训练算法如何协同提升模型训练与推理速度。大数据与相关工具全面分析大数据在大模型中的核心作用包括数据规模、数据多样性对模型泛化能力和准确性的影响。学习使用大数据处理相关的软件和工具如 Hadoop 生态系统HDFS 用于分布式存储、MapReduce 用于分布式计算、Spark快速通用的大数据处理引擎等掌握如何对海量数据进行清洗、预处理、存储与分析以满足大模型训练的数据需求。生成式模型与大语言模型对比从模型架构、训练方式、应用场景等多个维度深入对比分析生成式模型与大语言模型的优缺点。生成式模型如变分自编码器VAE、生成对抗网络GAN在图像生成、创意写作等领域的独特优势与面临的训练稳定性等挑战大语言模型在自然语言处理任务如文本生成、问答系统、机器翻译中的卓越表现与对大规模高质量文本数据的依赖。掌握根据具体任务需求选择合适模型类型的方法与策略。Transformer 架构深入研究深入剖析 Transformer 架构的设计理念、结构组成编码器和解码器模块的详细架构与功能以及工作机制。理解位置编码如何为序列数据引入位置信息使得模型能够处理具有顺序依赖的文本等数据掌握多头注意力机制如何并行地从不同表示子空间中捕捉数据特征提升模型的表达能力。通过代码实现与实验深入理解 Transformer 架构在大模型中的核心地位与不可替代的作用。大模型训练方法学习全面学习大模型的训练方法包括预训练阶段如何利用大规模无监督数据学习通用的语言或视觉等特征表示掌握常见的预训练任务如掩码语言模型Masked Language Model、下一句预测Next Sentence Prediction等。深入了解监督式微调SFT技术如何使用有标注的特定领域数据对预训练模型进行微调使其适应具体任务需求掌握强化学习与人类反馈RLHF技术的原理与实现过程理解如何通过人类反馈优化模型生成结果的质量与合理性使其更符合人类偏好与实际应用需求。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 编程基础强化系统学习 Python 基本语法包括变量定义、数据类型整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典、集合等、控制流语句if - else、for 循环、while 循环、函数定义与调用等。深入理解 Python 数据结构的特点与应用场景如列表适用于有序可变数据存储、元组用于不可变数据序列、字典用于键值对快速查找等。熟练掌握函数的参数传递方式位置参数、关键字参数、默认参数、函数返回值处理以及函数式编程的基本概念与常用技巧如高阶函数、匿名函数。通过大量编程练习提升 Python 编程能力与代码规范意识。深度学习框架掌握选择主流深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch 进行深入学习。以 PyTorch 为例学习其张量Tensor操作包括张量的创建、索引、切片、数学运算等掌握自动微分机制理解如何通过计算图自动计算梯度实现模型参数的更新学习神经网络模块的定义与使用如线性层、卷积层、循环层等掌握如何构建自定义神经网络模型了解模型的训练与评估流程包括损失函数选择、优化器配置、模型训练循环编写以及模型性能评估指标计算等。通过实际案例与项目熟练掌握深度学习框架的使用为后续大模型开发奠定坚实基础。其他常用工具学习学习使用版本控制系统 Git掌握如何创建代码仓库、克隆项目、提交代码更改、分支管理等基本操作以便在团队开发或个人项目中有效管理代码版本。了解数据可视化工具如 Matplotlib、Seaborn 的使用能够将模型训练过程中的指标数据如损失值、准确率、数据分布等以直观的图表形式展示辅助分析与决策。学习使用 Jupyter Notebook 或 Google Colab 等交互式计算环境方便进行代码编写、调试、文档记录与分享尤其适合大模型开发中的实验探索与原型构建。第四阶段实战项目与案例分析目标通过实际项目和案例加深对大模型的理解和应用能力。实战项目一基于大模型的文本分类系统确定文本分类任务目标如对新闻文章进行主题分类政治、经济、科技、文化等。收集和整理相关文本数据集使用 Python 的数据处理库如 pandas进行数据清洗去除噪声数据、处理缺失值、标注为文本添加类别标签与预处理分词、词向量化等。选择合适的预训练大语言模型如 BERT、GPT - Neo 等利用深度学习框架如 PyTorch进行模型加载与微调。设计并实现模型训练与评估代码包括设置训练参数学习率、批次大小、训练轮数等、选择损失函数如交叉熵损失和优化器如 AdamW、计算评估指标准确率、召回率、F1 值等。通过实验对比不同模型参数与训练策略对模型性能的影响对模型进行调优与优化。将训练好的模型部署到实际应用中实现对新文本的快速分类预测。实战项目二基于大模型的文档智能助手明确文档智能助手的功能需求如文档内容摘要提取、关键信息检索、问题回答等。收集多种类型的文档数据如 PDF、Word、TXT 等使用相应的文档解析库如 PyPDF2、python - docx、chardet 等将文档转换为文本格式并进行预处理去除格式标记、特殊字符等。利用大模型的文本理解与生成能力结合信息检索技术如基于 TF - IDF 的向量空间模型、BM25 算法实现对文档内容的高效检索与关键信息提取。开发用户界面如使用 Flask、Django 等 Web 框架方便用户上传文档、输入问题并获取智能助手的回答与分析结果。通过实际使用与用户反馈不断优化文档智能助手的性能与用户体验。实战项目三基于大模型的医学命名实体识别系统针对医学领域文本数据确定需要识别的命名实体类型如疾病名称、药物名称、症状表现、解剖部位等。收集和标注医学文本数据集由于医学领域专业性强可能需要医学专家参与标注工作以确保标注质量。选择适合医学领域的预训练语言模型如 BioBERT、MedGPT 等这些模型在医学语料上进行了预训练对医学术语和知识有更好的理解。利用深度学习框架构建和训练命名实体识别模型可采用序列标注模型如 BiLSTM - CRF双向长短期记忆网络结合条件随机场结合大模型的特征表示能力提高模型对医学文本中命名实体的识别准确率。对训练好的模型进行性能评估使用医学领域常用的评估指标如精确率、召回率、F1 值、MCC 等并与其他传统命名实体识别方法进行对比分析。将医学命名实体识别系统应用于医学文献分析、电子病历处理等实际场景辅助医学研究与临床决策。在每个实战项目中都要注重项目文档的撰写记录项目背景、目标、数据处理过程、模型选择与训练细节、实验结果分析以及项目总结与反思等内容方便后续回顾与团队交流。同时通过对项目的深入实践与分析不断积累大模型应用开发经验提升解决实际问题的能力。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 应用开发深入学习如何使用各大平台提供的大模型 API 进行应用开发如 OpenAI API、百度文心一言 API、阿里通义千问 API 等。了解不同 API 的功能特点、接口规范、调用方式以及权限管理等内容。通过实际案例学习如何利用 API 实现文本生成、智能问答、代码生成、图像生成等多种应用场景。掌握 API 调用过程中的参数配置与优化技巧以获取最佳的模型生成效果。同时了解 API 使用过程中的成本控制与性能监控方法确保应用在稳定运行的同时合理控制使用成本。RAG (Retrieval - Augmented Generation) 技术应用全面学习 RAG 检索增强生成技术的原理与应用。理解如何通过向量检索技术从大规模文本数据库中检索与输入问题相关的信息然后将这些检索到的信息与大模型的生成能力相结合生成更加准确、丰富且有针对性的回答。学习向量检索与向量数据库的使用如 FAISSFacebook AI Similarity Search、Milvus 等向量数据库掌握如何将文本数据转换为向量表示、构建向量索引以及进行高效的向量检索操作。通过实际项目实现基于 RAG 技术的智能问答系统、文档分析系统等应用提升大模型在处理需要外部知识支持的任务时的性能表现。大模型在自动化与智能体领域的应用拓展探索大模型在自动化流程如自动化办公流程、自动化业务流程等中的应用学习如何利用大模型实现任务自动化调度、自然语言指令解析与执行等功能。研究大模型在智能体如自主决策智能体、多智能体协作系统等领域的应用掌握如何构建基于大模型的智能体架构使智能体能够理解环境信息、做出决策并执行相应动作。学习使用相关框架与工具如 LangChain、AutoGPT 等进行智能体的开发与部署通过实际案例实现简单的智能体应用如能够自主完成特定任务的智能助手、模拟人类行为的虚拟角色等拓展大模型在复杂系统与交互场景中的应用边界。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。模型微调技术深入学习深入学习如何利用 HuggingFace 开源社区提供的工具与资源进行模型微调。了解 HuggingFace 上丰富的预训练模型库包括各种语言模型、视觉模型等。学习如何根据特定任务需求选择合适的预训练模型并对其进行微调。掌握数据集准备过程包括数据收集、标注、清洗与预处理等步骤确保微调数据与任务的相关性和质量。深入理解微调过程中的超参数设置如学习率调整策略、批次大小、训练轮数等对模型性能的影响通过实验与调优找到最佳的微调参数配置。学习使用不同的微调方法如全量微调、参数高效微调如 LoRA - Low - Rank Adaptation、Prefix Tuning 等根据实际情况选择最适合的微调策略在保证模型性能的同时降低微调成本与计算资源需求。私有化部署技术掌握学习模型的私有化部署技术了解不同的部署方式如本地服务器部署、云服务器部署、边缘设备部署等及其优缺点与适用场景。掌握模型部署过程中的环境搭建包括安装操作系统如 Linux 系统、配置 GPU 驱动与 CUDA 工具包如果使用 GPU 加速、安装深度学习框架与相关依赖库等。学习如何将微调后的模型转换为适合部署的格式如 ONNX 格式一种开放的神经网络交换格式可在不同框架与平台间实现模型的高效部署。了解模型推理服务的搭建如使用 Triton Inference Server、Seldon Core 等推理服务框架实现对部署模型的高效推理与服务管理。掌握模型部署后的性能优化方法包括模型压缩如剪枝、量化等技术减少模型参数数量与内存占用、推理加速如使用 TensorRT 等推理加速引擎优化模型推理速度以及服务监控与管理如使用 Prometheus、Grafana 等工具监控模型推理服务的性能指标与运行状态确保私有化部署的模型能够稳定、高效地运行满足企业或个人的个性化应用需求。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。多模态模型研究密切关注多模态模型的发展现状和应用多模态模型能够融合多种类型的数据如图像、文本、语音、视频等进行联合学习与处理从而实现更强大、更智能的应用。研究多模态模型的架构设计如如何设计有效的融合模块将不同模态的数据特征进行融合常见的融合方式包括早期融合、晚期融合以及中间融合等分析不同融合方式在不同任务中的优势与适用场景。了解多模态模型在各个领域的应用案例如在智能安防领域结合图像与视频数据进行行为分析与事件预警在智能教育领域融合文本讲解与图像演示进行知识传授在智能医疗领域结合医学影像与文本病历进行疾病诊断等。通过阅读前沿研究论文、参加学术会议与研讨会等方式深入了解多模态模型的最新研究成果与发展趋势尝试参与相关的研究项目或开源实践为多模态模型的发展贡献自己的力量。大模型评估和 benchmarking深入研究大模型评估和 benchmarking基准测试方法。了解传统的模型评估指标如准确率、召回率、F1 值、均方误差等在大模型评估中的局限性探索适用于大模型的评估指标与方法如 BLEUbilingual evaluation understudy指标用于机器翻译评估、ROUGERecall - Oriented Understudy for Gisting Evaluation指标用于文本摘要评估、MAUVEMeasuring the Gap between Neural Text and Human Text using Divergence Frontiers指标用于评估生成文本与人类文本的相似性等。学习如何构建大模型的 benchmark 数据集确保数据集的多样性、代表性与任务相关性以便更全面、准确地评估大模型在不同任务和领域的性能表现。关注国际上知名的大模型 benchmark 竞赛与项目如 GLUEGeneral Language Understanding Evaluation、SuperGLUE 等了解其评估标准与方法通过参与这些 benchmark 活动了解自己开发的模型与国际先进水平的差距推动大模型技术的不断进步。同时思考如何将大模型评估与实际应用场景相结合建立更具实际指导意义的评估体系为大模型的优化与改进提供有力支持。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。之前商界有位名人说过“站在风口猪都能吹上天”。这几年AI大模型领域百家争鸣百舸争流明显是这个时代下一个风口那如何学习大模型AI产品经理我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。只要你是真心想学AI大模型我这份资料就可以无偿共享给你学习。大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来我也真心希望帮助大家学好这门技术如果日后有什么学习上的问题欢迎找我交流有技术上面的问题我是很愿意去帮助大家的如果你也想通过学大模型技术去帮助就业和转行可以点扫描下方链接大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享01.从入门到精通的全套视频教程包含提示词工程、RAG、Agent等技术点​02.AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线​​03.学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的04.大模型面试题目详解05.这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】本文转自 https://blog.csdn.net/2401_84495872/article/details/149746819?spm1001.2014.3001.5501如有侵权请联系删除。