本文主要是介绍大模型的学习路线(非常详细)神仙级教程,手把手教会你,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
如果读者朋友不想深入学习大模型,则了解提示词的使用原则也可以了。要是既不想深入学习,又要做大模型相关的项目,则对于工程同学来说,学习RAG也能把大模型玩转起来(可参考:[大语言模型RAG落地方案]。下面的步骤写给想系统性学习大模型的朋友们。(后续打算写一个大模型学习系列,详细介绍相关知识点,欢迎关注)
先来一张整体结构图,越是下面部分,越是基础:
可以按以下步骤学习:
1. 理解基础概念
需要了解深度学习的基本原理和常见术语,如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类等。这些概念是理解和应用大模型的基础。
2. 用编程语言实践
掌握Python语言以及相关的库和框架,如NumPy、Pandas、PyTorch或TensorFlow等。这些工具将帮助技术人员在实践中实现和运行大模型。
3. 掌握深度学习基础
深入学习深度学习基础知识,包括常见的神经网络结构、激活函数、损失函数等。此外,了解常见的深度学习模型架构,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)等。最好使用Python语言进行具体的练习,以加深对深度学习的理解。
4. 学习自然语言处理基础知识
自然语言处理是大型语言模型的基础,因此需要了解自然语言处理的基本概念、技术和应用。这将为后续的大模型学习打下坚实的基础。
学习和了解一下用RNN方式处理自然语言的思路,有助于理解后面Transformer要解决的问题。
5. 深入学习大模型
了解Transformer的基本架构和原理,包括自注意力机制、encoder和decoder等。然后进一步学习大模型的原理和架构,如BERT、GPT等。这些大模型在自然语言处理领域取得了显著的成果,对于技术人员来说,深入理解它们的工作原理和应用场景非常重要。
6. 开展实践项目
了解大模型的训练和微调方法,以及如何应用预训练模型解决特定任务。参与实际的深度学习项目,从数据收集、数据预处理、模型选择和训练到模型评估和部署等各个环节都要涉及。尝试复现论文中的模型或解决现实生活中的问题,不断积累经验和技能。通过使用大模型进行一些下游任务来锻炼自己的技能。
此外,学习大型语言模型需要一定的数学基础,如线性代数、微积分等。这些基础知识将有助于更好地理解大模型的数学原理。
7. 持续学习和探索
深度学习领域发展非常迅速,需要不断学习新的技术和方法,关注最新的研究进展和开源项目。参与技术分享交流活动,扩展视野和思维。
总结起来,学习大模型的路线包括理解基础概念、用编程语言实践、掌握深度学习基础、学习自然语言处理基础知识、深入学习大模型以及进行模型训练和项目实践。同时,具备一定的数学基础也是非常重要的。通过系统学习和实践,可以不断提升自己在大模型领域的能力,并为未来的工作和发展打下坚实的基础。
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1.学习路线图
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。
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3.技术文档和电子书
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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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