大语言模型，这玩意儿可不简单，它能识别、总结、翻译、预测，甚至还能凭空创造文本和其他类型的内容，简直是AI界的“变形金刚”！
如今，AI应用遍地开花，像什么文章总结、故事创作、还有那些跟你唠嗑没完的智能对话，背后都有大语言模型在默默Carry。
简单来说，大语言模型（LLM）就是一种超牛的深度学习算法，它通过海量数据“喂养”，学会了识别、总结、翻译、预测和生成各种内容。
大语言模型可是Transformer模型的王牌应用之一！它不仅能教AI说人话，还能理解蛋白质结构、编写代码，简直是全能选手！
除了加速翻译、聊天机器人和AI助手这些传统应用，大语言模型还能在医疗、软件开发等领域大显身手，简直是“哪里需要哪里搬”！
大语言模型到底能干啥？别眨眼，精彩来了！
语言可不只是人与人之间的交流工具，代码是计算机的语言，蛋白质和分子序列是生物学的语言。大语言模型就能搞定这些“特殊语言”，简直是“万物皆可盘”！
这些模型正在扩大AI在各行各业的影响力，有望带来新一轮的科研、创新和生产力飞跃，帮你解决各种棘手问题。
举个栗子，用大语言模型武装的AI系统，能从海量的分子和蛋白质结构数据库里学习，然后给你提供靠谱的化合物，帮助科学家开发出颠覆性的疫苗或疗法。
而且，大语言模型还能帮你创建新一代搜索引擎、智能聊天机器人，甚至是歌曲、诗歌、故事和营销文案创作工具，简直是“文能提笔安天下，武能上马定乾坤”！
大语言模型的工作原理：学霸是怎样炼成的？
大语言模型的核心就是“海量数据”，它就像一个永不满足的学霸，疯狂吸收各种知识。
现在的“大”语言模型，通常是在包含了互联网上几乎所有文本的大型数据集上训练的。
当海量文本以无监督学习的方式输入到AI算法中，模型就能自己摸索出单词、单词之间的关系以及背后的概念。比如，它能根据上下文区分“苹果”是水果还是公司。
就像语言大师能猜到句子的下文，甚至创造出新的词汇和概念一样，大语言模型也能利用它掌握的知识来预测和生成内容。
当然，大语言模型也能针对特定场景进行定制，比如通过微调或提示微调等技术，让模型在特定领域更加专业。
Transformer模型架构由于其高效的并行处理能力，成为了构建这些超级大语言模型的基石。
大语言模型的主要应用：技能点亮，无所不能！
在搜索引擎、自然语言处理、医疗、机器人和代码生成等领域，大语言模型正在开启新的可能性。
火爆全网的ChatGPT AI聊天机器人就是大语言模型的一个典型应用，它能胜任大量的自然语言处理任务。
大语言模型还有更多你意想不到的用处：
- 零售商和其他服务提供商可以利用动态聊天机器人、AI助手等，来提升客户体验。
- 搜索引擎可以利用大语言模型提供更直接、更人性化的答案。
- 生命科学研究人员可以训练大语言模型来理解蛋白质、分子、DNA和RNA。
- 开发人员可以利用大语言模型来编写软件，并教机器人执行物理任务。
- 营销人员可以训练大语言模型，将客户反馈和需求整理分组，或者根据产品说明将产品细分到不同的品类。
- 金融顾问可以使用大语言模型来总结财报电话会议，并生成重要会议的记录。信用卡公司可以使用大语言模型进行异常检测和欺诈分析，保护消费者。
- 法律团队可以使用大语言模型来辅助进行法律释义和撰写文书。
在生产环境中高效运行这些庞大的模型需要大量的资源和专业知识，而且还面临其他挑战。因此，许多企业开始使用 NVIDIA Triton 推理服务器，该软件有助于实现模型部署的标准化，并在生产环境中提供快速可扩展的AI。
何时需要定制大语言模型？
很多机构都希望拥有根据自身需求和品牌特点定制的大语言模型。这些模型基于特定领域的数据进行训练，让企业有机会改善内部运营并提供全新的客户体验。而且，定制模型通常比通用大语言模型更小、更高效、更快。
对于涉及大量专有数据的应用，定制模型是最佳选择。例如，BloombergGPT就是由Bloomberg自主开发的，拥有500亿个参数，专门用于金融领域。
去哪里找大语言模型？
- 2020年6月，OpenAI发布了GPT-3服务，它背后是一个拥有1750亿参数的巨型模型，可以根据简单的文字提示生成文本和代码。
- 2021年，NVIDIA和微软联合开发了Megatron-Turing NLG 530B，这是当时世界上最大的阅读理解和自然语言推理模型之一，可以进行生成摘要和内容等任务。
- 2022年，HuggingFace推出了BLOOM，这是一个开放的大语言模型，能够生成46种自然语言和十几种编程语言的文本。
- 另一个大语言模型Codex可以帮助软件工程师和其他开发人员将文字转化为代码。
NVIDIA提供了一系列工具，可以简化大语言模型的构建和部署：
- NVIDIA NeMo LLM服务： 无论通过NVIDIA托管的API，还是通过私有云和公有云，该服务都能为你提供一条快速定制大语言模型并大规模部署的捷径。
- NVIDIA NeMo框架： 作为NVIDIA AI平台的一部分，该框架能让你轻松、快速且经济高效地训练和部署大语言模型。NeMo专为开发企业级应用而设计，为你提供自动化分布式数据处理的端到端工作流，训练大规模定制模型（包括GPT-3和T5），以及大规模部署这些模型以进行推理。
- NVIDIA BioNeMo： 这是一个针对特定领域的托管服务和框架，适用于蛋白质组学、小分子、DNA和RNA领域的大语言模型。它基于NVIDIA NeMo构建，用于在超算规模上训练和部署大型生物分子Transformer AI模型。
大语言模型面临的挑战：升级打怪，道阻且长！
扩展和维护大语言模型可不是一件容易的事，需要投入大量的资金和精力。
构建一个基础的大语言模型通常需要长达数月的训练时间和数百万美元的资金。
由于大语言模型需要海量的训练数据，开发人员和企业可能会面临获取足够大的数据集的挑战。
而且，由于其规模庞大，部署大语言模型需要专业的知识，包括对深度学习、Transformer模型和分布式软硬件的深刻理解。
不过，许多科技领域的领头羊都在努力推进开发并建立资源，以扩大语言模型的适用范围，让消费者和各种规模的企业都能从中受益。
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一、2025最新大模型学习路线
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。
L2级别：AI大模型RAG应用开发工程
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。
L4级别：大模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。
二、大模型经典PDF书籍
书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）
三、大模型视频教程
对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。
四、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。
五、大模型面试题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
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