标签：2024 架构 进阶 AGI 模型 LangChain 路线 应用 GPT
“AGI 大模型进阶技术路线图 V5.0” 的思维导图。整个图的背景为白色，内容以橙色和黑色字体为主，部分重要节点用红色字体标注。
-
-
- 大模型应用开发极简入门 2024
- 适合初学者，包括大模型应用开发的基本概念。
- 例如，介绍常见的开发框架（如 Flask、Django 等）在大模型应用开发中的应用，简单的前后端交互方法。
- LangChain 入门指南：构建高可复用、可扩展 - LangChain 基础
- 介绍 LangChain 的基本概念和核心组件，如链（Chain）、代理（Agent）、工具（Tool）等。
- 例如，讲解如何使用 LangChain 构建简单的文本处理链，以及数据的输入和输出管理。
- LLM 大模型学习圣经 - Transformer 架构
- 详细讲解 Transformer 的自注意力机制（Self - Attention），包括其计算原理、在处理长序列数据中的优势。
- 例如，解释多头注意力（Multi - Head Attention）如何通过并行计算提升模型性能。
- LLM 大模型学习圣经 - Bert 架构
- 介绍 Bert 的预训练任务，如掩码语言模型（Masked Language Modeling）和下一句预测（Next Sentence Prediction）。
- 探讨 Bert 在自然语言处理中的各种应用，如文本分类、问答系统等。
- GPT 图解：大模型是怎样构建的 2024 - GPT 架构
- 详细剖析 GPT 的架构，包括其解码器 - 只有（Decoder - Only）架构特点。
- 例如，解释 GPT 如何通过自回归（Auto - Regressive）方式生成文本。
- GPT 原理与应用开发 2024 - GPT 原理
- 深入讲解 GPT 的原理，包括其基于 Transformer 解码器的架构如何实现文本生成。
- 分析 GPT 在生成文本时的概率分布计算方法，如何根据前文预测下一个单词等。
- GPT 图解：大模型是怎样构建的 2024 - GPT 训练方法
- 介绍 GPT 的训练数据来源和预处理方法，如数据清洗、标记化等。
- 阐述 GPT 的训练算法，包括优化器的选择、学习率调整策略等。
- 动手做 AI Agent 2024
- 涉及如何构建和训练 AI 代理，包括其架构设计、训练算法、环境交互等内容。
- 例如，可能涵盖强化学习算法在 AI Agent 中的应用，如何让 Agent 在特定环境下做出最优决策等。
- 大模型：技术场景与商业应用 2024 - 大模型在金融领域的应用
- 例如，大模型在信贷风险评估中的应用，利用大模型分析客户的信用数据，预测其违约概率。
- 介绍大模型在金融市场预测中的作用，如预测股票价格走势、汇率波动等。
- 大模型：技术场景与商业应用 2024 - 大模型在医疗领域的应用
- 大模型在医疗影像诊断中的应用，如通过分析 X 光、CT 等影像数据辅助医生诊断疾病。
- 大模型在药物研发中的应用，例如通过对大量药物分子数据的分析加速新药研发过程。
- GPT 原理与应用开发 2024 - GPT 应用开发
- 介绍如何基于 GPT 开发各种应用，如聊天机器人、内容生成器等。
- 例如，讲解如何使用 GPT 的 API 进行二次开发，如何对生成的内容进行后处理和质量评估等。
- LangChain 入门指南：构建高可复用、可扩展 - LangChain 应用
- 展示 LangChain 在实际项目中的应用案例，如基于 LangChain 构建知识问答系统。
- 探讨如何利用 LangChain 的可扩展性来集成其他大模型或外部工具，提升系统的整体性能。
通过这种归纳，可以清晰地看到从基础入门到深入实践的一个完整的大模型学习和应用开发路径。
每个子节点下还可能有更多的细分节点，详细描述相关技术或应用的具体内容。整体来看，这张思维导图涵盖了 AGI 大模型在各个领域的应用、学习和开发的技术路线，内容非常丰富。
标签：2024,
架构,
进阶,
AGI,
模型,
LangChain,
路线,
应用,
GPT
From： https://www.cnblogs.com/kkman2000/p/18630360