首页 > 其他分享 >大模型学习方法之——大模型技术学习路线

大模型学习方法之——大模型技术学习路线

时间:2024-10-08 11:17:44浏览次数:9  
标签:路线 训练 AI 模型 技术 学习 应用

技术学习无非涵盖三个方面,理论,实践和应用**”**

大模型技术爆火至今已经有两年的时间了,而且大模型技术的发展潜力也不言而喻。因此,很多人打算学习大模型,但又不知道该怎么入手,因此今天就来了解一下大模型的学习路线。‍‍

丁元英说:“透视社会有三个层面,技术,制度与文化”;同样的,技术学习同样有三个层面,理论,实践和应用,三者相辅相成,缺一不可。

技术的意义在于解决问题

01

大模型技术学习的理论,实践与应用‍‍‍‍‍‍‍‍

学习大模型技术需要系统性的理论基础,实践技能以及最新的研究进展和应用场景。以下是一个大模型学习进阶路线,涵盖了理论,技术和应用等方面。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

理论基础

大模型学习需要有一定的理论基础,特别是数学,机器学习,自然语言处理等方面。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

数学与统计学

  • 线性代数:矩阵运算,特征值,奇异值分解等‍‍‍‍‍‍

  • 概率论和统计学:随机变量,概率分布,贝叶斯定理等‍‍‍‍

  • 微积分:偏导数,梯度下降,最优化等

机器学习基础

  • 监督学习:回归,分类,支持向量机等‍‍

  • 无监督学习:聚类,降维,主成分分析等‍‍‍‍‍‍‍‍‍

  • 深度学习基础:神经网络,反向传播,激活函数等‍

自然语言处理

语言模型:n-gram,Word2Vec,BERT,GPT等‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

序列模型:RNN,LSTM,Transformer等‍‍‍‍‍‍

_大模型的核心_‍‍

  • 预训练模型:理解什么是预训练及其在大模型中的应用

  • 自监督学习:掌握自监督学习的概念及其在预训练中的应用‍‍‍

  • 注意力机制:深入理解注意力机制及其在Transformer架构中的作用‍‍‍

  • 多模态学习:了解如何处理文本,图像,音视频等多模态数据‍‍

实践技能

_编程语言_‍‍

Python:python作为目前大模型主要的开发语言,熟悉python基础,Numpy,Pandas数据处理工具‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

_深度学习框架_‍

TensorFlow/PyTorch: 学习如何使用这些框架构建和训练深度学习模型‍‍

_模型实现_‍

从头实现:动手实现简单的神经网络,Transformer模型,理解模型结构和训练流程‍‍

迁移学习:使用预训练模型并进行微调,适应特定任务

_大规模训练_‍

分布式训练:学习如何在多GPU或多节点环境下进行模型训练‍‍‍‍‍

优化技术:理解学习率调度,梯度剪裁,模型压缩等技术

_项目与实战_‍

  • 构建项目:设计和实现一个完整的大模型项目,从数据准备到模型部署‍‍‍

  • 开源贡献:参与开源深度学习框架或大模型相关项目的开发,积累实战经验‍‍

  • 挑战赛:参加如Kaggle等平台的AI挑战赛,检验自己的技术水平‍‍‍‍‍‍‍‍‍

_前沿技术_‍

  • 生成式模型:深度研究生成式模型如GPT,DALL-E,Stable-Diffusion等‍‍‍

  • 多模态大模型:学习如果构建和训练多模态模型,处理图像,文本,音频等多种数据

  • 自监督学习:研究自监督学习的最新进展及其在大模型中的应用

  • 增强学习:了解增强学习在大模型中的应用,如RLHF(通过人类反馈进行强化学习)

_实际应用_‍‍‍‍‍

应用场景:探索大模型在自然语言处理,计算机视觉,语音识别等领域的应用‍‍‍

案例研究:分析ChatGPT,BERT,DALL-E等实际案例,理解大模型的应用细节‍‍‍‍‍‍‍

开源项目:参与开源项目或复现学术论文中的模型,提升实战能力‍‍‍‍

持续学习

大模型技术处于一个飞速发展的过程,今天合适的正确理论,或许明天就不是那么正确;今天的好方法或许明天就会有更合适的解决方案,因此持续学习是一个必不可少的技能。‍‍‍‍‍‍‍

阅读论文:关注顶会(如NeurlIPS,ICML,ACL等)等最新论文研究,了解前沿技术‍‍‍‍‍‍‍‍‍

_学习资源_‍

在线课程:如Coursera,edX上的深度学习课程‍‍‍‍‍‍

博客与文档:阅读如Distill,Medium等平台的技术博客‍‍‍‍‍‍

社区参与:加入AI技术社区,参与讨论,分享知识‍‍

大模型的主要应用形式之一,聊天机器人:‍‍‍‍‍

总结与提升

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‍

在这里插入图片描述

大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏,我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们,来看看有哪些东西。

1.学习路线图

在这里插入图片描述

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

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。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己整理的大模型视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档,有几百本,都是目前行业最新的。
在这里插入图片描述

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
在这里插入图片描述

标签:路线,训练,AI,模型,技术,学习,应用
From: https://blog.csdn.net/m0_63171455/article/details/142755343

相关文章

  • CPU性能测试基准(Dhrystone)学习
    简介Dhrystone是测量处理器运算能力的最常见基准程序之一,常用于处理器的整型运算性能的测量。程序是用C语言编写的,因此C编译器的编译效率对测试结果也有很大影响。Dhrystone是由ReinholdP.Weicker在1984年提出来的一个基准测试程序,其主要目的是测试处理器的整数运算和逻辑运算......
  • 适应性推理时间计算:大型语言模型的自我评估能力
    随着大型语言模型(LLMs)的不断发展,提升其在多种应用中的响应质量显得愈发重要。本文探讨了一种新的推理时间计算方法,旨在提高LLMs的效率和性能,尤其是在生成响应的过程中能够自我评估其能力,从而实现更为智能的计算资源分配。......
  • 如何让大模型更好地进行场景落地?
    自ChatGPT模型问世后,在全球范围内掀起了AI新浪潮。有很多企业和高校也随之开源了一些效果优异的大模型,例如:Qwen系列模型、MiniCPM序列模型、Yi系列模型、ChatGLM系列模型、Llama系列模型、Baichuan系列模型、Deepseek系列模型、Moss模型等。图片来自:ASurveyofLargeLa......
  • 转行AI大模型开发难吗?怎么学才能找到工作?
    前言转行AI大模型开发难吗?怎么学才能找到工作?这应该是所有新人都会面临的问题,所以我结合自己的经历,做了一些总结和学习方法,希望能对大家有所帮助。1、AI大模型开发基础理论知识:AI大模型开发理论知识是开展工作的理论依据和支撑,是开发很重要的阶段必须掌握的技能。机器学......
  • 大语言模型在线连续知识学习的方法
    概述○提出在线连续知识学习(OCKL)框架,旨在管理语言模型中世界知识的动态性,满足实时约束条件。○提出了用于评估OCKL框架下语言模型的两个新指标:知识获取速率(KAR)和知识差距(KG)。○在现有的最先进方法的基础上进行实验证明,针对OCKL框架,现有的连续学习方法不足以应对其独特......
  • Cesium进阶学习一、Primitive
    一、primitive简介 1、概念:[Primitive](https://cesium.com/learn/cesiumjs/ref-doc/Primitive.html)是Cesium中用于绘制几何图形的另一个重要的接口,相对于[Entity](https://cesium.com/learn/cesiumjs/ref-doc/Primitive.html)来说,它更接近渲染引擎底层,主要面向图形开发......
  • 上海AI Lab视频生成大模型书生.筑梦环境搭建&推理测试
    引子最近视频生成大模型层出不穷,上海AILab推出新一代视频生成大模型“书生・筑梦2.0”(Vchitect2.0)。根据官方介绍,书生・筑梦2.0是集文生视频、图生视频、插帧超分、训练系统一体化的视频生成大模型。OK,那就让我们开始吧。一、模型介绍筑梦2.0支持5s-20s长视频生成......
  • 大语言模型与军事的结合
    1.提问:人工智能可以用来对抗外敌吗?回答:人工智能确实可以在一定程度上用来对抗外敌,尤其是在军事领域。以下是对这一观点的详细阐述:一、军事领域的应用网络攻击与防御威胁检测与预防:AI可以分析网络流量,识别并预测潜在的网络攻击,如DDoS攻击、恶意软件传播等。通过机器学习算法......
  • three.js 鼠标点击获取模型对象
    three.js 创建模型后,想要实现点击模型获取模型对象触发相应事件。可以使用它提供的APITHREE.Raycaster()https://threejs.org/docs/index.html?q=Raycaster#api/en/core/Raycaster//监听点击事件window.addEventListener('click',(event)=>{event.preventDefault......
  • 《机器学习初步》笔记 第一章
    第一章绪论1.1引言机器学习的经典定义:利用经验(数据)改善系统自身的性能经典的机器学习过程:机器学习最重要的理论模型:PAC(概览近似正确)1.2基本术语数据集:一组记录的集合学习/训练:通过执行某个学习算法,得到模型,学的的模型对应数据的某种潜在规律示例:不包含结果(标记label)......