自学AI大模型,顺序千万不要搞反了!刚入门的小白必备!

在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余,你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么?

假如让你从头开始学习大模型,你知道应该遵循什么样的路线嘛?

今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线,顺序千万不要搞反了!,大家可以按照这个路线进行学习。

一、前置阶段

  • 数学:线性代数、高等数学

  • 自然语言处理:Word2Vec、Seq2Seq

  • Python:Pyotch、Tensorflow

二、基础阶段

  • Transformer:自注意力、多头注意力、编码器-解码器

  • 训练范式:预训练、微调

  • 模型架构:仅编码器、仅解码器、编码器-解码器

三、进阶阶段

  • 提示工程:上下文学习、思维链、思维树、思维图

  • 微调:全量微调、PEFT

  • 模型压缩:量化、剪枝、蒸馏、低秩分解

  • 推理:数学、常识、符号、逻辑

  • 增强:知识增强、检索增强

  • 对齐:RLHF、DPO

四、高阶阶段

  • 大模型智能体:记忆、规划、工具、推理

  • 多模态:视觉、语言、视觉语言、多模态

AI大模型学习路线

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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览,小伙伴们记得点个收藏!

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

100套AI大模型商业化落地方案

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200本大模型PDF书籍

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👉学会后的收获:👈

• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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