各种技术人员怎么转到火热的大模型？

想学习大语言模型，不得不学的前导知识就有 Python 编程知识/神经网络的知识/深度学习框架。

1，大语言模型一般通过 Python 代码进行训练和推理。
2，神经网络的知识也是必须掌握的，否则不能理解内在逻辑。比较著名的框架就有 Pytorch，Tensorflow，Caffe等。
3，深度学习框架提供了一系列的API和工具，用于处理神经网络结构、优化算法、数据加载等任务。每个框架都有自己的风格。
4，学习大语言模型，绕不开的就是大魔王-Transformer： 说Transformer是一个模型，倒不如说其是一个机制，一个引入了 Self-attention机制的模型。Transformer可以说是后续大语言模型的基石，Bert和GPT都是其的衍生物，可以说是继承了Transformer不同的部分。类似于家族企业有两个继承人，每个人都分走了一部分产业。一个继承了Encoder部分，一个继承了Decoder部分。它们分别将这两个部分发扬光大了。 刚入门大语言模型的话，还是从这几个模型开始学起。
5，其他还有LLaMA，LLaMA是Decoder-Only的结构。

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二、640套AI大模型报告合集

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三、AI大模型经典PDF籍

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。

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四、AI大模型商业化落地方案

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作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。