第一阶段:基础理论入门
目标:了解大模型的基本概念和背景。
内容:
人工智能演进与大模型兴起。
大模型定义及通用人工智能定义。
GPT模型的发展历程。
第二阶段:核心技术解析
目标:深入学习大模型的关键技术和工作原理。
内容:
算法的创新、计算能力的提升。
数据的可用性与规模性、软件与工具的进步。
生成式模型与大语言模型。
Transformer架构解析。
预训练、SFT、RLHF。
第三阶段:编程基础与工具使用
目标:掌握大模型开发所需的编程基础和工具。
内容:
Python编程基础。
Python常用库和工具。
提示工程基础。
第四阶段:实战项目与案例分析
目标:通过实战项目深化理论知识和提升应用能力。
内容:
实战项目一:基于提示工程的代码生成。
实战项目二:基于大模型的文档智能助手。
实战项目三:基于大模型的医学命名实体识别系统。
案例分析:针对每个实战项目进行详细的分析和讨论。
第五阶段:高级应用开发
目标:掌握大模型的高级应用开发技能。
内容:
大模型API应用开发。
RAG (Retrieval-Augmented Generation)。
向量检索与向量数据库。
LangChain、Agents、AutoGPT。
第六阶段:模型微调与私有化部署
目标:学习如何对大模型进行微调并私有化部署。
内容:
私有化部署的必要性。
HuggingFace开源社区的使用。
模型微调的意义和常见技术。
第七阶段:前沿技术探索
目标:探索大模型领域的前沿技术和未来趋势。
内容:
多模态模型。
参数高效微调技术。
深度学习框架比较。
大模型评估和benchmarking。
如何学习AI大模型 ?
“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。
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