随着大模型的飞速发展,在短短一年半间就有了大幅度的技术迭代更新,LoRA,QLoRA,AdaLoRa,ZeroQuant,Flash Attention,DPO等技术效果已经在工业界逐渐得到验证。过去半年又涌现出更多效果更好的技术和模型,从Mamba2,Jamab****a,TTT等基座模型,到Dora,LoftQ,GaLore等最新的微调技术;KTO,IPO,SimPO等对齐技术;再到GPTQ,SmoothQuant,AWQ,GGUF等量化技术。大模型全链路的技术的迭代日新月异。
作为算法工程师,面对如此庞大又在飞速迭代的大模型技术体系,您是否有感觉自己的技术能力以及学习步伐有点跟不上技术的发展?或者对这些新兴技术的理解仅仅停留在应用层面上,实际上并没有对背后的算法原理深入剖析过? 如果您希望快速适应大模型时代的发展,而不致于在海量的论文和技术文献中挣扎和迷茫;如果你希望在大模型赛道上持续巩固竞争壁垒,而不至于因为技术到达瓶颈而导致项目停滞不前。对技术本身的深入理解、对前沿技术的深入洞察一定是个必选项
基于此类痛点,并紧密贴合llm前沿技术发展,那么,我们该如何学习大模型?
作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的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。
一、大模型全套的学习路线
学习大型人工智能模型,如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型,需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型,那么学习路线是必不可少的,下面的这份路线能帮助你快速梳理知识,形成自己的体系。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L2级别:AI大模型API应用开发工程
L3级别:大模型应用架构进阶实践
L4级别:大模型微调与私有化部署
一般掌握到第四个级别,市场上大多数岗位都是可以胜任,但要还不是天花板,天花板级别要求更加严格,对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。
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二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。
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