求教0基础入门大模型的学习路线?

0基础入门大模型，transformer、bert这些是要学的，但是你的第一口不一定从这里咬下去。真的没有必要一上来就把时间精力全部投入到复杂的理论、各种晦涩的数学公式还有编程语言上，这样不仅容易让你气馁，而且特别容易磨光热情。当我们认识复杂新事物时，最舒适的路径应当是：感性认识现象->理解本质和原理->将所学知识用于解释新现象并指导实践。所以我给出的这条路径是：先学会如何使用大模型，然后了解其背后的原理，最后探索如何将其应用于实际问题。Prompt工程：作为一个普通人，把大模型用起来如果说大模型像一个矿藏，那么prompt就像是一把铲子，从哪个角度挖，如何挖，决定了你能开采出什么内容。

一个清晰有效的prompt包含角色、任务目标、上下文、输出要求、限定条件、理想示例等一系列内容，只有把prompt设计好了，大模型才有可能发挥出理想的效果。AI编程：作为一个程序员，把大模型用起来学会使用Copilot、通义灵码之类的AI编程工具来提升编码效率。现阶段AI辅助编程在代码补全以及注释生成方面表现还不错，因此需要你来把架子搭好、把模块分好。这样无形中还能提高你的架构能力。API调用：作为一个大模型套壳程序员，玩一下掌握如何调用市面上常见的大模型API，结合自己的想法实现具体的小任务，这对初学者来说是一个实际操作的好机会。这时候你就获得了实践经验和对AI的直观认识。接下来就可以进入更深一层的大模型应用技术了。大模型应用开发：作为一个大模型应用开发程序员，把大模型用起来在工具方面，需要学习如LangChain这样的开发库，以及如LlamaIndex这样的数据索引和检索工具。方向方面：RAG(Retrieval-Augmented Generation检索增强生成)：RAG 是 LLM 落地最早的一个方向之一。简单来说就是搭建一个私有的知识库，将你的私有知识数据存储在向量数据库里，然后对话的过程中按照某些策略去检索这些知识，然后提供给大模型进行参考。逻辑流程：数据提取->embedding（向量化）->索引创建->检索->排序->LLM生成。这部分内容技术细节很多，也非常有趣，很有搞头。Agent大模型应用的风口方向，非常香！简单来说就是给大模型大脑制定一个策略，让它可以自主地去感知环境并且进行任务执行。典型的AI agent分为Memory（记忆）、Tools（外部工具）、Planning（计划）和Action（行动）四个模块。Agent相关的开源项目以及产品非常多，可以边研究边学边做。至此，应用方面的板块内容就介绍完了。注意这个路径虽然更适合0基础入门，但是并不代表轻松简单。出来混，总要还的，因为我们前期跳过了很多基础知识，所以意味着越往后学，越需要回填大量前置内容，比如：掌握 Python 语言掌握向量数据库熟悉常用的库和工具，如 NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch 等具备 NLP 相关的基础知识，包括文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等Transformer 模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等BERT、BART、T5等经典的模型数学基础知识说真的，补理论知识、搭项目环境，这个过程自己摸索和踩坑的话还是非常痛苦的。很有可能学着学着就放弃了。对于这种学习，我的经验是跟着视频学习是最轻松高效的，所以强烈推荐你去听听这节「AI大模型公开课」，由几位业内大佬主讲，主要面向的就是想系统性学习AI大模型的同学。讲解大模型相关的技术，从理论实践到深度讲解，带你全程体验微调过程。一定要仔细听，有老师带着，效率远高于单打独斗。而且现在课程免费，点开还能领的一定要先占个位置↓🔥2024大模型公开课👉技术原理+模型训练+应用场景￥0.00点击领取我自己听过之后的感受是有老师带着，效率会很高，能很快地了解到大模型这块的知识版图，不至于像无头苍蝇一样东搜一点西搜一点，凑不出知识的全貌。因为有一定的编程基础，后续工具和项目的上手也会比较容易。深水区：模型训练和微调在这一阶段，重点学习各种常见的预训练模型、模型结构及其主要的预训练任务。Fine-tuning通过Prompt-Tuning、Prefix-Tuning和P-Tuning等技术更精细地控制模型在特定场景下的表现通过LoRA和QLoRA等技术，在保持模型大小不变的前提下，通过局部调整网络参数来提高模型的灵活性和效率掌握强化学习基础；使用Tokenizer工具来优化文本数据的预处理过程多模态大模型的重要的发展方向，探索如何处理和整合多种类型的数据（文本、图像、声音等），学习构建多模态模型。产品和交付大模型时代的产品，无论从用户需求、产品逻辑还是产品形态、商业模式等方面，大家都还处于摸索状态，因此在学习大模型领域知识时一定要一直看到产品和商业化这一层。看清楚了哪个赛道拥挤、哪个领域是风口，就能够更好地把握职业机会，更有效地将大模型技术转化为求职市场的竞争力。我们把这个路径捋一下，就得到了这张AI大模型全栈知识地图：从下往上看，就是我所说的“从实践到理论再到实践”的学习路径了。这样看起来是不是既清晰又舒适呢？最后，要想拿到好的大模型相关岗位offer，还需要大量积累论文学习经历以及项目经验。比如可以参加一些竞赛，像国外的Kaggle和阿里云天池都是获取项目经验的好途径。