大模型学习路线

原创 已于 2024-10-07 11:14:36 修改 · 4.2k 阅读 · 158 ·
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#学习 #AIGC #人工智能 #机器学习

于 2024-03-18 11:38:30 首次发布
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大模型学习方法之——大模型技术学习路线
m0_70839135的博客
08-15 2823
经验总结：定期回顾学习过程，总结技术要点和实战经验跨学科融合：探索大模型在其它领域(如金融，法律，医疗等)等应用，扩展知识广度‍如果用一句话总结就是，学习——实践——再学习——再实践。‍‍‍‍‍‍
大模型系统学习路线
Aweii__的博客
07-29 2227
随着技术的进步，大模型如OpenAI的GPT-4和Sora、Google的BERT和Gemini等已经展现出了惊人的能力-从理解和生成自然语言到创造逼真的图像及视频。所以掌握大模型的知识和技能变得越来越重要。**数学基础：**深入理解线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。**编程基础：**熟练掌握至少一种编程语言，推荐Python，因为它是数据科学和机器学习领域的主流语言。**机器学习基础：**学习机器学习的基本概念、算法和模型，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
大模型学习路线（2025最新）神仙级大模型教程分享，非常详细收藏这一篇就够
最新发布
2401_84495872的博客
06-02 1423
大模型学习路线图 **前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！** 第一阶段：基础知识准备 在这个阶段，您需要打下坚实的数学基础和编程基础，这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。
2024-03-26 AIGC-大模型学习路线
悟世之路
03-26 5042
熟悉主流LLM（Llama, ChatGLM, Qwen）的技术架构和技术细节；有实际应用RAG、PEFT和SFT的项目经验 较强的NLP基础，熟悉BERT、T5、Transformer和GPT的实现和差异，能快速掌握业界进展，有对话系统相关研发经验 掌握TensorRT-LLM、vLLM等主流推理加速框架，熟悉模型量化、FlashAttention等推理加速技术方案，对分布式训练DeepSpeed框架有实战经验 熟悉Pytorch，具备扎实的深度学习和机器学习基础，对C/C++、Cuda、计算机系统有一定
大模型学习路线与建议
Maynor的博客
10-16 2505
LLaMA 系列模型核心原理详解（LLaMA/Alpaca/Vicuna/BaiChuan/LLaMA2/BaiChuan2）大模型Tuning技术详解（Prompt-Tuning/Instruction-Tuning/P-Tuning）GPT 系列模型核心原理详解（GPT1/GPT2/GPT3/GPT4/InstructGPT）大模型RLHF技术详解（PPO/DeepSpeed-Chat）BLOOM 系列模型核心原理详解（BLOOM/BLOOMZ）通用大模型微调代码开发（支持多模型/多框架）
大模型学习路线（2025最新）神仙级大模型教程分享，不用感谢，请叫我活雷锋！_大模型 学习路线
HUANGXIN9898的博客
11-22 2497
大模型学习路线图第一阶段：基础知识准备在这个阶段，您需要打下坚实的数学基础和编程基础，这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。1. 数学基础学习资料2. 编程基础学习资料第二阶段：机器学习基础这一阶段主要涉及经典机器学习算法的学习，以及如何使用它们解决实际问题。1. 机器学习理论学习资料第三阶段：深度学习入门在这个阶段，您将学习深度学习的基本概念和框架。1. 深度学习基础学习资料2. 深度学习框架学习资料第四阶段：自然语言处理基础本阶段将介绍自然语言处理的基本概念和技术。
2025年最全大模型学习路线：从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！
m0_63171455的博客
01-16 1567
• 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。• 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；需要注意的是，学习大模型是一个持续的过程，需要不断地学习和实践才能保持自己的竞争力。
大模型学习路线之多模态模型
2401_86435672的博客
10-07 1916
​ （Frankly speaking，博主太懒了）章节一只对CLIP、BLIP、BLIP2、InstructBLIP进行了整理，章节二以CLIP、VisualGLM作为实践案例。​ 实际上多模态模型除了CLIP、BLIP、BLIP2、InstructBLIP，还有LLaVA、miniGPT4，以及国内清华的VisualGLM、阿里的Qwen-VL等。（更多多模态原理可以看文末的参考说明）一、多模态模型 & 理论。
2024最新最全【大模型学习路线规划】零基础入门到精通！
yXIAOyu_的博客
08-09 2439
数学基础：学习线性代数、微积分、概率论与数理统计等基础知识。这些数学基础对于理解大模型的原理和算法至关重要。编程语言：熟练掌握Python编程，这是大模型开发的首选语言。同时，了解常用的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。深度学习基础：学习深度学习的基本原理和常用算法，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。Transformer模型：深入理解Transformer的原理、结构及其变种。
大模型学习路线（1）——大模型基座 & 大模型部署
热门推荐
qq_51175703的博客
03-19 1万+
Llama:Github:ChatGLMGithub:BaichuanGithub:Qwen提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考章节一引用《大模型升级与设计之道：ChatGLM、LLAMA、Baichuan及LLM结构解析》一文，该文章从原理、性能、差异、迭代版本系统地介绍了现在较受欢迎的LLM（目前ChatGLM4、Baichuan3已闭源）。章节二以Llama2举例，演示了从部署环境查询、其次模型部署、再到微调、最后到LangChain外挂知识库实现向量检索增强（RAG）的流程。
AI大模型学习线路图
yao_jing的博客
11-30 2130
同时，你还将研究使用AI大模型的预训练模型。在这个阶段，你将学习迁移学习的概念和方法，它是一种利用已经训练好的模型在新任务上进行训练或提取特征的技术。- 学习常见的深度学习模型结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer）等。- 研究使用AI大模型的预训练模型，如GPT、BERT和DALL·E等，作为迁移学习的基础。- 学习模型训练过程中的优化技术，如学习率调整、正则化和批标准化。- 了解迁移学习的概念和应用，以及如何利用预训练模型进行迁移学习。
大模型的学习路线（非常详细）神仙级教程，手把手教会你
2401_85390073的博客
09-07 1475
如果读者朋友不想深入学习大模型，则了解提示词的使用原则也可以了。要是既不想深入学习，又要做大模型相关的项目，则对于工程同学来说，学习RAG也能把大模型玩转起来（可参考：[大语言模型RAG落地方案]。下面的步骤写给想系统性学习大模型的朋友们。（后续打算写一个大模型学习系列，详细介绍相关知识点，欢迎关注）先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类等。这些概念是理解和应用大模型的基础。
大模型完整学习路线【全网最全】，大模型从理论到实践，收藏这一篇就够了！
m0_65555479的博客
05-05 1157
大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问题，然后给出回答，或者根据你给它的提示，生成一篇文章、一个故事，甚至是一段代码。
大模型时代下，nlp初学者需要怎么入门？
2401_84204207的博客
05-25 820
可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。• 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。大模型时代，考虑到成本和安全，在实际应用中，选择私有化部署一套自己的百亿量级的大模型的情况还是非常多的。
大模型的学习路线（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
leah126的博客
08-31 1454
下面的步骤写给想系统性学习大模型的朋友们。（后续打算写一个大模型学习系列，详细介绍相关知识点，欢迎关注）先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类等。这些概念是理解和应用大模型的基础。掌握Python语言以及相关的库和框架，如NumPy、Pandas、PyTorch或TensorFlow等。这些工具将帮助技术人员在实践中实现和运行大模型。
大语言模型学习路线：从入门到实战
我的一些代码。。。
02-19 7939
本文提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。
AI大模型学习路线：（非常详细）AI大模型学习路线，收藏这一篇就够了！
Everly_的博客
12-23 5746
自学AI大模型需要扎实的基础知识、系统的学习路线和持续的实践与探索。希望这条学习路线能为新手小白们提供一个清晰的方向，帮助大家更好地进入和发展在AI大模型领域。祝大家学习顺利，早日成为AI领域的专家！​。
大模型入门学习路线，怎么才能学好大模型？
lvaolan的博客
10-10 1175
随着大模型技术的发展，越来越多的人开始进入大模型领域，但大模型作为一门技术，因此它的本质上是一个工具，因此这也让学习大模型有了不同的学习方向。从工具的角度来看，学习一个工具主要有两个方向，一个是使用工具，一个是制造工具；而今天我们主要讲的是后者，也就是怎么制造一个大模型工具，它需要哪些技术基础。大模型基础技术路线‍‍‍下面主要从以下几个技术基础讲解一下大模型的学习路线：‍‍‍‍‍‍‍理论基础‍编程基础深度学习框架特定领域知识‍‍‍‍实践经验算法基础。
大模型学习路线：这会是你见过最全最新的大模型学习路线【2024最新】
2401_85390073的博客
09-29 1851
• 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；如果要深入学习，建议再按以下步骤，从更基础的GPT和BERT学起，因为底层是相通的，而且实际落地到一个系统中，应该也是大模型结合小模型（大模型在做判别性的任务上，比BERT优势不是特别大）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。
AI大模型学习路线
05-25
以下是基于现有资料整理的一份详细的AI大模型学习路线图： #### 1. 基础知识准备 在进入AI大模型领域之前，必须具备扎实的基础知识，包括但不限于编程能力、数学基础以及机器学习理论。具体来说： - **编程语言**：...
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