LLM大语言模型算法特训，带你转型AI大语言模型算法工程师

LLM（大语言模型）是指大型的语言模型，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。以下是《LLM大语言模型算法特训，带你转型AI大语言模型算法工程师》课程可能包含的内容：

1.深入理解大语言模型：

课程可能会介绍大语言模型的原理、架构和训练方法，包括Transformer架构、自注意力机制、预训练和微调等内容。

2.算法理论与技术：

学习大语言模型算法的基本理论和技术，如梯度下降、自适应学习率、正则化技术等，以及与自然语言处理相关的算法，如文本生成、文本分类、文本摘要等。

3.模型训练与微调：

学习如何使用大规模数据集对语言模型进行预训练，并学习如何微调模型以适应特定任务或领域，如文本生成、对话生成、语言理解等。

4.工程实践与调优：

学习如何在实际项目中应用大语言模型，包括数据预处理、模型构建、模型训练和评估等方面的工程实践，以及如何对模型进行调优以提高性能和效果。

5.应用案例分析：

通过案例分析，学习如何将大语言模型应用到实际问题中，如智能对话系统、智能客服、情感分析、信息检索等领域。

6.项目实战：

课程可能会提供一些实战项目，让学员应用所学知识，开发和部署实际的大语言模型应用，从而加深对算法和工程实践的理解和掌握。

7.团队合作与交流：

课程可能会提供团队合作和交流的机会，让学员能够与同行交流经验、分享项目成果，激发创造力和学习动力。

通过学习这门课程，学员将能够系统地掌握大语言模型算法和工程实践，从而能够转型成为AI大语言模型算法工程师，参与到语言模型相关项目的研发和实践中。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“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，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，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。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。