AI入门指南：开启你的AI/LLM大模型学习之旅

在人工智能技术日益成熟的今天，越来越多的人希望能够入门AI，掌握大型语言模型（LLM）的使用和开发。由Hoper-J维护的GitHub项目“AI-Guide-and-Demos-zh_CN”提供了一份全面的中文入门指南，旨在帮助初学者从API调用学到本地模型部署和微调。本文将详细介绍这个项目的内容和特色，以及如何开始你的AI学习之旅。

项目初衷

项目的灵感来源于开发者在斯坦福大学攻读博士学位期间的学术写作经历。作者发现，许多学生在尝试获取国外大模型API时感到困难，这种畏难情绪往往会拖延学习进度。因此，作者决定利用闲暇时间帮助学子们跨过这道门槛，这也是项目的初衷。

项目特色

与市面上其他资源不同，这个项目不依赖于平台自定义的接口，而是使用更通用的OpenAI SDK，帮助学习者掌握更广泛的知识。项目内容涵盖了从简单的API调用到大模型的深入实践，包括AI视频摘要、LLM微调和AI图像生成等技能。

李宏毅教授的课程

项目还包含了李宏毅教授2024年的“生成式人工智能导论”课程的完整中文镜像作业，为学习者提供了宝贵的学习材料。通过同步学习李宏毅教授的课程，学习者可以更深入地理解AI的理论和实践。

CodePlayground

项目开设了CodePlayground，学习者可以按照文档配置好环境，使用一行代码运行脚本，体验AI的魅力。这种实践方式使得学习过程更加直观和有趣。

论文随笔

项目中的PaperNotes部分将逐步上传与大模型相关的基础论文，帮助学习者深入了解AI领域的研究进展。

目录概览

项目的目录结构清晰，包含了从基础知识到高级实践的各个部分。每个部分都有详细的Tag说明，包括API调用、LLM实践、SD实践等。此外，项目还提供了在线平台链接，即使没有显卡也可以进行学习。

环境准备

项目提供了详细的环境准备指南，包括安装Git、Wget、Curl、Conda和pip等必要的软件。此外，还提供了配置国内镜像源的步骤，以便更快地下载所需的资源。

依赖安装

项目中还包含了依赖安装的指南，帮助学习者安装Jupyter Lab、PyTorch等工具，为AI学习打下坚实的基础。

当前规划

项目维护者计划完全复现“生成式人工智能导论”的代码，使用OpenAI库替换其中的行为，并使用ipywidgets模拟Colab的交互。此外，还计划以中文进行作业引导，使学习过程更加友好。

11月更新计划

项目计划在11月更新大模型基础论文，包括Transformer、GPT、Bert等，并提供nn.Embedding的相关内容。同时，还将上传并测试在线平台代码的可运行性，以及提供Bert微调下游任务的引导文章和代码。

结论

“AI-Guide-and-Demos-zh_CN”是一个全面的AI/LLM大模型入门项目，它不仅提供了丰富的学习资源，还提供了实践平台和环境配置指南。无论你是AI新手还是有一定基础的学习者，这个项目都能为你提供有价值的学习路径。通过这个项目，你可以逐步建立起对AI的深入理解，并掌握实际应用中的技能。让我们一起开启AI学习之旅，探索人工智能的无限可能。