本文简单介绍transformers的原理，主要介绍transformers如何应用在图像分类上的任务。
1.对transformers的简单介绍
transformers在自然语言处理领域有着天然的优势，transformers改进了RNN(循环神经网络)训练慢，不能够建立序列之间的长期依赖，记忆消失的缺点。transformers的核心在是self-attention,输入一组序列，它能够平行的计算并平行的输出另一组经过编码的序列。
1.1序列数据的介绍（seq2seq）
比如说在机器翻译领域：
输入的数据是一整串（单词）的句子，那么首先就需要对单词进行编码，将每个单词用一个固定维度的向量（比如512维度）来表示，网络的输入的是一个句子，那么就是一个向量列表，而列表的长度应该是训练集中最长的句子的长度。
在图像分类的领域：类比机器翻译领域，一张图片就是一个句子，然后将图片进行切块（可以用卷积来完成），切成n_patch快，那么每一个图像块就是一个单词。
比如（bs,3,224,224)经过卷积–>(bs,768,14,14)—>(bs,768,196)
1.2self-Attention
左边的网络结构，是最开始的RNN循环神经网络，b的输出不是平行的，需要等待前面的b生成结束才能继续后面的生成。
右边的是transformers中的Self-Attention结构，输入一组序列a1,a2,…,可以平行的输出另一组序列b1,b2,b3,…。
那么在self-attention具体做了哪些操作呢？
上图的a1,a2,…都是一个固定维度的向量，表示一个词向量。
首先将a通过3个不同的矩阵（Q,K,V）映射成三个不同的向量q(查询向量),k（匹配向量）,v（该单词的信息向量），
然后拿每一个q与其他的k进行点乘（做attention）:
点乘的结果：
a1.1,a1.2,a1.3,…,都是标量，代表着当前a1这个单词与其他单词之间的某种attenttion关系（相关程度的打分值），然后再将q2与每一个k做点乘，得到a2.1,a2.2,a2.3,…,代表着a2这个单词与其他单词的关系。这样对一句话中所有的单词进行同样的操作，那么就可以建立所有单词之间的某种attention关系。
实际举例：如果一句话的长度为32个单词构成，那么进行上述的操作结果后，应该得到一个（32，32）的矩阵，每一行代表着，其他32个单词对当前行（单词）的贡献程度或者某种的attention关系。
然后在对点乘的结果做softmax()函数操作，将打分情况转换为0-1之间的概率。实际上就是表示，一句话中，其他单词对当前这个单词的贡献程度。
经过上述的操作，可获得：
这里A’为（32,32）,每一列的值的和为1，每一个值代表第几个单词对当前列的单词的贡献程度
假设单词的信息向量为64维度(这个维度可以自己调整，不需要和前面的Q,K的维度一致)，一句话的单词长度为32，那么句子的信息矩阵Value为（32,64）
接下来将每个信息向量乘以softmax分数(这是为了准备之后将它们求和)。这里的直觉是希望关注语义上相关的单词，并弱化不相关的单词(例如，让它们乘以0.001这样的小数)。
最后是对加权值向量求和（译注：自注意力的另一种解释就是在编码某个单词时，就是将所有单词的表示（单词的信息向量）进行加权求和，而权重是通过该词的表示（键向量）与被编码词表示（查询向量）的点积并通过softmax得到。），然后即得到自注意力层在该位置的输出(在我们的例子中是对于第一个单词)。
#这里的v为向量，具体操作时代码，可以写成下列形式
query_layer#（bs,32,64)
key_layer#(bs,32,64)
value_layer#(bs,32,64)
#1.首先q和k进行匹配相乘，得到每个单词之前的关系
attention_scores = torch.matmul(query_layer, key_layer.transpose(-1, -2))# 将q向量和k向量进行相乘（bs,32,32)
#2.将得分情况进行softmax()操作
attention_scores = attention_scores / math.sqrt(attention_head_size) #将结果除以向量维数的开方
attention_probs = softmax(attention_scores) # 将得到的分数进行softmax,得到概率
#3.将概率与value详细进行相乘
context_layer = torch.matmul(attention_probs, value_layer) #(bs,32,64)
1.3 transformer的完整结构
2.transformers在图像分类上的pytorch代码
2.1加载cifar10数据集
#1.加载cifar10数据集，返回的是train_loader,test_loader
def get_loader(args):
#设置数据加载时的变换形式，包括撞转成tensor,裁剪，归一化
transform_train=transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop((args.img_size,args.img_size),scale=(0.05,1.0)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.5,0.5,0.5],std=[0.5,0.5,0.5])
])
transform_test = transforms.Compose([
transforms.Resize((args.img_size, args.img_size)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])
#默认使用cifar10数据集
if args.dataset=="cifar10":
trainset=datasets.CIFAR10(root=r'../data',
train=True,
download=False,
transform=transform_train)
testset=datasets.CIFAR10(root=r'../data',
train=False,
download=False,
transform=transform_train)
else:
trainset = datasets.CIFAR100(root='./data',
train=True,
download=True,
transform=transform_train)
testset = datasets.CIFAR100(root='./data',
train=False, download=True,
transform=transform_train)
print("train number:",len(trainset))
print("test number:",len(testset))
train_loader=DataLoader(trainset,batch_size=args.train_batch_size,shuffle=True)
test_loader=DataLoader(testset,batch_size=args.eval_batch_size,shuffle=False)
print("train_loader:",len(train_loader))
print("test_loader:",len(test_loader))
return train_loader,test_loader
进行测试：
#定义一个实例配置文件
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--dataset", choices=["cifar10", "cifar100"], default="cifar10")
parser.add_argument("--img_size", type=int, default=224,)
parser.add_argument("--train_batch-size", default=16, type=int,)
parser.add_argument("--eval_batch-size", default=16, type=int,)
args = parser.parse_args()
get_loader(args)
结果为：
2.2构建transformers模型
2.2.1构建图像编码模块 Embeddings
class Embeddings(nn.Module):
'''
对图像进行编码，把图片当做一个句子，把图片分割成块，每一块表示一个单词
'''
def __init__(self,config,img_size,in_channels=3):
super(Embeddings,self).__init__()
img_size=img_size#224
patch_size=config.patches["size"]#16
##将图片分割成多少块（224/16）*（224/16）=196
n_patches=(img_size//patch_size)*(img_size//patch_size)
#对图片进行卷积获取图片的块，并且将每一块映射成config.hidden_size维（768）
self.patch_embeddings=Conv2d(in_channels=in_channels,
out_channels=config.hidden_size,
kernel_size=patch_size,
stride=patch_size)
#设置可学习的位置编码信息，（1,196+1,786）
self.position_embeddings=nn.Parameter(torch.zeros(1,
n_patches+1,
config.hidden_size))
#设置可学习的分类信息的维度
self.classifer_token=nn.Parameter(torch.zeros(1,1,config.hidden_size))
self.dropout=Dropout((config.transformer["dropout_rate"]))
def forward(self,x):
bs=x.shape[0]
cls_tokens=self.classifer_token.expand(bs,-1,-1)(bs,1,768)
x=self.patch_embeddings(x)#（bs,768,14,14）
x=x.flatten(2)#(bs,768,196)
x=x.transpose(-1,-2)#(bs,196,768)
x=torch.cat((cls_tokens,x),dim=1)#将分类信息与图片块进行拼接（bs,197,768）
embeddings=x+self.position_embeddings#将图片块信息和对其位置信息进行相加(bs,197,768)
embeddings=self.dropout(embeddings)
return embeddings
进行测试：
def get_config():
"""Returns the ViT-B/16 configuration."""
config = ml_collections.ConfigDict()
config.patches = ml_collections.ConfigDict({'size':16})
config.hidden_size = 768
config.transformer = ml_collections.ConfigDict()
config.transformer.mlp_dim = 3072
config.transformer.num_heads = 12
config.transformer.num_layers = 12
config.transformer.attention_dropout_rate = 0.0
config.transformer.dropout_rate = 0.1
config.classifier = 'token'
config.representation_size = None
return config
config=get_config()
embedding=Embeddings(config,img_size=224)
#模拟图片信息
img=torch.rand(2,3,224,224)
out_embedding=embedding(img)
print("img_embedding shape:\n",out_embedding.shape)
注：这个模块实际就已经完成将图片分割成块，每一块类比nlp领域就是一个词向量，在本代码中，这个词向量的维度
是config.hidden_size=768.而图片相当于一个句子，句子的长度就是图片分割成块的数目，这里是14x14=196块，这里每一个块的位置编码信息，采用可学习的编码方式加到了每个块的向量上。由于本文是将transformers应用在图像分类上的，所有这里添加了一个cls_token(bs，1,768)这样一个维度，主要是用了完成后期分类任务所添加的
###2.2构建self-Attention模块
#2.构建self-Attention模块
class Attention(nn.Module):
def __init__(self,config,vis):
super(Attention,self).__init__()
self.vis=vis
self.num_attention_heads=config.transformer["num_heads"]#12
self.attention_head_size = int(config.hidden_size / self.num_attention_heads) # 768/12=64
self.all_head_size = self.num_attention_heads * self.attention_head_size # 12*64=768
self.query = Linear(config.hidden_size, self.all_head_size)#wm,768->768，Wq矩阵为（768,768）
self.key = Linear(config.hidden_size, self.all_head_size)#wm,768->768,Wk矩阵为（768,768）
self.value = Linear(config.hidden_size, self.all_head_size)#wm,768->768,Wv矩阵为（768,768）
self.out = Linear(config.hidden_size, config.hidden_size) # wm,768->768
self.attn_dropout = Dropout(config.transformer["attention_dropout_rate"])
self.proj_dropout = Dropout(config.transformer["attention_dropout_rate"])
self.softmax = Softmax(dim=-1)
def transpose_for_scores(self, x):
new_x_shape = x.size()[:-1] + (
self.num_attention_heads, self.attention_head_size) # wm,(bs,197)+(12,64)=(bs,197,12,64)
x = x.view(*new_x_shape)
return x.permute(0, 2, 1, 3) # wm,(bs,12,197,64)
def forward(self, hidden_states):
# hidden_states为：(bs,197,768)
mixed_query_layer = self.query(hidden_states)#wm,768->768
mixed_key_layer = self.key(hidden_states)#wm,768->768
mixed_value_layer = self.value(hidden_states)#wm,768->768
query_layer = self.transpose_for_scores(mixed_query_layer)#wm，(bs,12,197,64)
key_layer = self.transpose_for_scores(mixed_key_layer)
value_layer = self.transpose_for_scores(mixed_value_layer)
attention_scores = torch.matmul(query_layer, key_layer.transpose(-1, -2))#将q向量和k向量进行相乘（bs,12,197,197)
attention_scores = attention_scores / math.sqrt(self.attention_head_size)#将结果除以向量维数的开方
attention_probs = self.softmax(attention_scores)#将得到的分数进行softmax,得到概率
weights = attention_probs if self.vis else None#wm,实际上就是权重
attention_probs = self.attn_dropout(attention_probs)
context_layer = torch.matmul(attention_probs, value_layer)#将概率与内容向量相乘
context_layer = context_layer.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
new_context_layer_shape = context_layer.size()[:-2] + (self.all_head_size,)#wm,(bs,197)+(768,)=(bs,197,768)
context_layer = context_layer.view(*new_context_layer_shape)
attention_output = self.out(context_layer)
attention_output = self.proj_dropout(attention_output)
return attention_output, weights#wm,(bs,197,768),(bs,197,197)
进行测试self-attention
attention=Attention(config,vis=True)
out_selfattention,_=attention(out_embedding)
print("out_selfattention shape:",out_selfattention.shape)
结果：
2.2.3构建前向传播神经网络模块
#3.构建前向传播神经网络
#两个全连接神经网络，中间加了激活函数
class Mlp(nn.Module):
def __init__(self, config):
super(Mlp, self).__init__()
self.fc1 = Linear(config.hidden_size, config.transformer["mlp_dim"])#wm,786->3072
self.fc2 = Linear(config.transformer["mlp_dim"], config.hidden_size)#wm,3072->786
self.act_fn = torch.nn.functional.gelu#wm,激活函数
self.dropout = Dropout(config.transformer["dropout_rate"])
self._init_weights()
def _init_weights(self):
nn.init.xavier_uniform_(self.fc1.weight)
nn.init.xavier_uniform_(self.fc2.weight)
nn.init.normal_(self.fc1.bias, std=1e-6)
nn.init.normal_(self.fc2.bias, std=1e-6)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)#wm,786->3072
x = self.act_fn(x)#激活函数
x = self.dropout(x)#wm,丢弃
x = self.fc2(x)#wm3072->786
x = self.dropout(x)
return x
测试mlp模块：
##################测试3.MLP模块###########################################################
mlp=Mlp(config)
out_mlp=mlp(out_selfattention)
print("out_mlp shape:",out_mlp.shape)
结果：
2.2.4构建编码器的可重复利用Block模块
该模块是可以重复利用的，原始论文中，堆叠了6个该模块，构成一个transformers的编码器
该模块包含了self-attention模块和mlp模块,还有残差结构，层归一化
#4.构建编码器的可重复利用的Block()模块：每一个block包含了self-attention模块和MLP模块
class Block(nn.Module):
def __init__(self, config, vis):
super(Block, self).__init__()
self.hidden_size = config.hidden_size#wm,768
self.attention_norm = LayerNorm(config.hidden_size, eps=1e-6)#wm，层归一化
self.ffn_norm = LayerNorm(config.hidden_size, eps=1e-6)
self.ffn = Mlp(config)
self.attn = Attention(config, vis)
def forward(self, x):
h = x
x = self.attention_norm(x)
x, weights = self.attn(x)
x = x + h#残差结构
h = x
x = self.ffn_norm(x)
x = self.ffn(x)
x = x + hh#残差结构
return x, weights
测试Block模块：
#############################4.测试Block模块###########################
block=Block(config,vis=True)
out_block,_=block(out_embedding)
print("out_block shape:",out_block.shape)
结果：
2.2.5构建Encoder模块
该模块实际上就是堆叠N个Block模块,结构图如上图所示：
#5.构建Encoder模块，该模块实际上就是堆叠N个Block模块
class Encoder(nn.Module):
def __init__(self, config, vis):
super(Encoder, self).__init__()
self.vis = vis
self.layer = nn.ModuleList()
self.encoder_norm = LayerNorm(config.hidden_size, eps=1e-6)
for _ in range(config.transformer["num_layers"]):
layer = Block(config, vis)
self.layer.append(copy.deepcopy(layer))
def forward(self, hidden_states):
attn_weights = []
for layer_block in self.layer:
hidden_states, weights = layer_block(hidden_states)
if self.vis:
attn_weights.append(weights)
encoded = self.encoder_norm(hidden_states)
return encoded, attn_weights
测试Encoder模块：
##################5.测试Encoder模块############################
encoder=Encoder(config,vis=True)
out_encoder,_=encoder(out_embedding)
print("5:out_encoder shape:",out_encoder.shape)
结果：
2.2.6 构建完整的transformers
#6构建transformers完整结构，首先图片被embedding模块编码成序列数据，然后送入Encoder中进行编码
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, config, img_size, vis):
super(Transformer, self).__init__()
self.embeddings = Embeddings(config, img_size=img_size)#wm,对一幅图片进行切块编码，得到的是（bs,n_patch+1（196）,每一块的维度（768））
self.encoder = Encoder(config, vis)
def forward(self, input_ids):
embedding_output = self.embeddings(input_ids)#wm,输出的是（bs,196,768)
encoded, attn_weights = self.encoder(embedding_output)#wm,输入的是（bs,196,768)
return encoded, attn_weights#输出的是（bs,197,768）
测试transformers
###################6.测试transformers的完整结构#########################
#transformers的输入数据是图像数据,输出的数据（bs,197,768）中197的第一个的向量（768）可以用于图像分类
transformers=Transformer(config,img_size=224,vis=True)
out_transformers,_=transformers(img)
print("6:out_transformers shape:",out_transformers.shape)
2.2.7构建VisionTransformers,用于图像分类
#7构建VisionTransformer，用于图像分类
class VisionTransformer(nn.Module):
def __init__(self, config, img_size=224, num_classes=21843, zero_head=False, vis=False):
super(VisionTransformer, self).__init__()
self.num_classes = num_classes
self.zero_head = zero_head
self.classifier = config.classifier
self.transformer = Transformer(config, img_size, vis)
self.head = Linear(config.hidden_size, num_classes)#wm,768-->10
def forward(self, x, labels=None):
x, attn_weights = self.transformer(x)
logits = self.head(x[:, 0])
#如果传入真实标签，就直接计算损失值
if labels is not None:
loss_fct = CrossEntropyLoss()
loss = loss_fct(logits.view(-1, self.num_classes), labels.view(-1))
return loss
else:
return logits, attn_weights
测试VisionTransformer模块：
#################7.验证visionTransformers###########################
visiontransformer=VisionTransformer(config,num_classes=10,vis=True)
out_visiontransformer,_=visiontransformer(img)
print("7.out_visiontransformers shape:",out_visiontransformer.shape)
结果：
##2.3.利用VisionTransformer模块，训练图像分类模型
新建一个train.py文件
import ml_collections
import argparse
from wm.modeling import VisionTransformer
from wm.load_cifa10 import get_loader
import torch
import os
import numpy as np
def get_config():
'''
配置transformer的模型的参数
'''
config = ml_collections.ConfigDict()
config.patches = ml_collections.ConfigDict({'size':16})
config.hidden_size = 768
config.transformer = ml_collections.ConfigDict()
config.transformer.mlp_dim = 3072
config.transformer.num_heads = 12
config.transformer.num_layers = 12
config.transformer.attention_dropout_rate = 0.0
config.transformer.dropout_rate = 0.1
config.classifier = 'token'
config.representation_size = None
return config
def save_model(args, model,epoch_index):
'''
保存每个epoch训练的模型
'''
model_to_save = model.module if hasattr(model, 'module') else model
model_checkpoint = os.path.join(args.output_dir, "epoch%s_checkpoint.bin" % epoch_index)
torch.save(model_to_save.state_dict(), model_checkpoint)
#实例化模型
def getVisionTransformers_model(args):
config=get_config()#获取模型的配置文件
num_classes = 10 if args.dataset == "cifar10" else 100
model = VisionTransformer(config, args.img_size, zero_head=True, num_classes=num_classes)
model.to(args.device)
return args,model
#用测试集评估模型的训练好坏
def eval(args,model,test_loader):
eval_loss=0.0
total_acc=0.0
model.eval()
loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss()
for i,batch in enumerate(test_loader):
batch = tuple(t.to(args.device) for t in batch)
x, y = batch
with torch.no_grad():
logits,_= model(x)#model返回的是（bs,num_classes）和weight
batch_loss=loss_function(logits,y)
#记录误差
eval_loss+=batch_loss.item()
#记录准确率
_,preds= logits.max(1)
num_correct=(preds==y).sum().item()
total_acc+=num_correct
loss=eval_loss/len(test_loader)
acc=total_acc/(len(test_loader)*args.eval_batch_size)
return loss,acc
def train(args,model):
print("load dataset.........................")
#加载数据
train_loader, test_loader = get_loader(args)
# Prepare optimizer and scheduler
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),
lr=args.learning_rate,
momentum=0.9,
weight_decay=args.weight_decay)
print("training.........................")
#设置测试损失list,和测试acc 列表
val_loss_list=[]
val_acc_list=[]
#设置训练损失list
train_loss_list=[]
for i in range(args.total_epoch):
model.train()
train_loss=0
for step, batch in enumerate(train_loader):
batch = tuple(t.to(args.device) for t in batch)
x, y = batch
loss = model(x, y)
train_loss +=loss.item()
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
#每训练一个epoch,记录一次训练损失
train_loss=train_loss/len(train_loader)
train_loss_list.append(train_loss)
np.savetxt("train_loss_list.txt", train_loss_list)
print("train Epoch:{},loss:{}".format(i,train_loss))
# 每个epcoh保存一次模型参数
save_model(args, model,i)
# 每训练一个epoch,用当前训练的模型对验证集进行测试
eval_loss, eval_acc = eval(args, model, test_loader)
#将每一个测试集验证的结果加入列表
val_loss_list.append(eval_loss)
val_acc_list.append(eval_acc)
np.savetxt("val_loss_list.txt",val_loss_list)
np.savetxt("val_acc_list.txt",val_acc_list)
print("val Epoch:{},eval_loss:{},eval_acc:{}".format(i, eval_loss, eval_acc))
def main():
parser = argparse.ArgumentParser()
# Required parameters
parser.add_argument("--dataset", choices=["cifar10", "cifar100"], default="cifar10",
help="Which downstream task.")
parser.add_argument("--output_dir", default="../output", type=str,
help="The output directory where checkpoints will be written.")
parser.add_argument("--img_size", default=224, type=int,help="Resolution size")
parser.add_argument("--train_batch_size", default=32, type=int,
help="Total batch size for training.")
parser.add_argument("--eval_batch_size", default=32, type=int,
help="Total batch size for eval.")
parser.add_argument("--learning_rate", default=3e-2, type=float,
help="The initial learning rate for SGD.")
parser.add_argument("--weight_decay", default=0, type=float,
help="Weight deay if we apply some.")
parser.add_argument("--total_epoch", default=1000, type=int,
help="Total number of training epochs to perform.")
args = parser.parse_args()
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
args.device = device
args,modle=getVisionTransformers_model(args)
train(args,modle)
if __name__ == "__main__":
main()
后续待更新
3.参考文献
1.A N I MAGE IS W ORTH 16 X 16 W ORDS :T RANSFORMERS FOR I MAGE R ECOGNITION AT S CALE
2.https://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/86533005
3.李宏毅transformers视频讲解
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
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- …
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。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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