2024年,大模型这些方向再次卷疯了!

2024年,**大模型再次卷疯了!**就在前段时间,Anthropic发布的Claude 3系列模型,已经实现了对最新大模型的全面超越。

大模型(LLMs)是一种人工智能模型,旨在理解和生成人类语言。大模型通过在大量的文本数据上进行训练,可以执行广泛的任务,包括文本总结、翻译、情感分析等等。

为了更好地让大家了解大模型时下爆火热点并抓住机遇,我们邀请顶会审稿人/workshop、高效教授/博导、大厂算法研究员等大牛联合授课,带来2024年最新大模型系列学习指南。

如何学习AI大模型 ?

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

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。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓

对于0基础小白入门:

如果你是零基础小白,想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短,学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

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👉1.大模型入门学习思维导图👈

要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图,方向不对,努力白费。

对于从来没有接触过AI大模型的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。(全套教程文末领取哈)
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👉2.AGI大模型配套视频👈

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,每个章节都是当前板块的精华浓缩。

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👉3.大模型实际应用报告合集👈

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(全套教程文末领取哈)

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👉4.大模型落地应用案例PPT👈

光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。(全套教程文末领取哈)

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👉5.大模型经典学习电子书👈

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。(全套教程文末领取哈)
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👉6.大模型面试题&答案👈

截至目前大模型已经超过200个,在大模型纵横的时代,不仅大模型技术越来越卷,就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道,我总结了大模型常考的面试题。(全套教程文末领取哈)

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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

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<think>嗯,用户问的是关于替换基模型以提升性能的问题。首先,我需要明确基模型是什么,可能是指机器学习中的基础模型,比如预训练的语言模型或者图像模型。替换基模型通常是为了在特定任务上获得更好的效果,比如更高的准确率、更快的推理速度或者更小的资源消耗。 接下来,我应该考虑用户可能的场景。用户可能已经有一个现有的模型,但发现性能不够,想要替换更好的基模型。可能的应用领域包括NLP、CV或者其他AI任务。比如在NLP中,可能想从BERT换到更先进的模型,如RoBERTa、GPT-3或者更轻量级的ALBERT。在CV中,可能想从ResNet换到EfficientNet或者Vision Transformer。 然后需要考虑用户的需求。用户提到“更好性能”,这可能包括准确率提升、计算效率(更快的推理速度)、内存占用减少,或者模型更小适合部署在移动设备上。同时,用户可能希望保持接口兼容,或者愿意调整代码以适应新模型。 接着,我需要分析替换基模型的步骤。首先,确定当前基模型的瓶颈在哪里,是准确率不够,还是速度太慢,或者内存占用太高。然后,根据需求选择候选模型。例如,如果追求速度,可以考虑轻量级模型如MobileNet、DistilBERT;如果追求准确率,可能需要更大的模型,但要注意计算资源是否足够。 然后,可能需要考虑预训练和微调。新模型是否需要在自己的数据集上重新微调,或者是否有现成的预训练权重可用。此外,模型的结构差异,比如输入输出的维度是否兼容,是否需要调整下游任务的层结构。 还要考虑实际部署的问题,比如框架的支持情况。例如,从TensorFlow换到PyTorch可能需要更多代码改动,或者使用ONNX格式转换模型。此外,社区支持和文档是否完善,遇到问题是否容易找到解决方案。 可能还需要评估替换后的性能提升是否显著,是否值得投入时间和资源进行替换。可以通过基准测试,在验证集上比较新旧模型的指标,同时监控推理时间和资源使用情况。 另外,还要注意模型的可解释性和鲁棒性,尤其是在敏感应用中,新模型是否更容易解释,或者对对抗样本的抵抗力是否更强。 最后,可能需要考虑长期维护和更新。新模型是否有持续的更新和支持,或者是否可能很快被更先进的模型取代,导致再次需要替换。 总结来说,替换基模型需要明确需求,选择合适的候选模型,进行详细的评估和测试,确保兼容性和性能提升,同时考虑维护和资源成本。</think>替换基模型以提升性能通常涉及以下步骤和考量,按优先级分步说明如下: --- ### **1. 明确性能优化目标** | 目标类型 | 典型需求场景 | 候选模型方向 | |------------------|-----------------------------------|-------------------------| | **精度优先** | 科研论文、竞赛、高精度生产环境 | GPT-4、PaLM-2、Swin Transformer V2 | | **速度/轻量化** | 移动端/边缘计算、实时系统 | MobileNetV3、DistilBERT、TinyLlama | | **多模态能力** | 图文跨模态任务 | CLIP、Flamingo、KOSMOS-2 | | **领域适配性** | 医疗/法律/金融等专业领域 | BioBERT、FinGPT、LegalBERT | --- ### **2. 核心评估指标矩阵** ```markdown | 评估维度 | 量化指标 | 测量工具 | |----------------|-----------------------------------|----------------------------| | 任务准确率 | F1-score/ROUGE/BLEU | HuggingFace Evaluate | | 推理速度 | QPS(每秒查询数) | Triton Inference Server | | 显存占用 | GPU Memory Usage (MB) | NVIDIA-smi / PyTorch Profiler | | 训练效率 | 收敛所需epoch数 | MLflow Tracking | | 部署兼容性 | ONNX/TensorRT支持度 | ONNX Runtime Analyzer | ``` --- ### **3. 热门基模型替换路线图** **NLP领域演进路径:** ``` BERT → RoBERTa (2019) → DeBERTa (2020) → T5 (2020) → GPT-3 (2020) → LLaMA (2023) → Mixtral 8x7B (2024) ``` **关键升级点:** - 位置编码:绝对位置 → 相对位置 → RoPE (Rotary Position Embedding) - 注意力机制:Full Attention → Sparse Attention → FlashAttention-2 - 架构创新:Encoder-only → Encoder-Decoder → Decoder-only → Mixture-of-Experts --- ### **4. 实战替换checklist** 1. **输入输出兼容性验证** - 检查tokenizer词汇表覆盖度(CLS100指标) - 验证hidden_states维度匹配度(如768d→1024d需适配下游层) 2. **量化部署测试** ```python # 典型量化方案对比 model = AutoModel.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b") quant_options = { '8bit': {'load_in_8bit': True}, # LLM.int8() '4bit': {'load_in_4bit': True}, # QLoRA 'GPTQ': {'quantization_config': GPTQConfig(bits=4)} } ``` 3. **领域自适应策略** - 继续预训练:使用领域语料进行MLM训练 - 参数高效微调:LoRA(低秩适配) vs Adapter - 知识注入:Retro-Enhanced架构 --- ### **5. 2024前沿替代方案** | 模型类型 | 推荐模型 | 显著优势 | |----------------|-----------------------------------|-----------------------------| | **大语言模型** | DeepSeek-R1 | 长上下文(128k tokens)支持 | | **多模态模型** | InternVL-1.5 | 中文多模态SOTA | | **轻量级模型** | Microsoft Phi-3-mini | 3.8B参数媲美7B模型性能 | | **代码模型** | CodeLlama-70B | 100k上下文代码补全 | --- ### **6. 替换风险控制** - **灾难性遗忘**:采用EWC(Elastic Weight Consolidation)算法保留关键权重 - **性能回退**:建立A/B测试框架,监
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