目前大模型非常的火,国内开始流行大模型应用,那么作为程序员对于大模型有什么要了解和学习的我们今天就来研究下。
深度学习基础
因为大模型也是人工智能,人工智能就要先学习一下深度学习,深度学习是机器学习领域中的一个方向。
深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术以及其他领域都取得了很多成果。
智能对话系统基础
学完了深度学习基础之后,就可以学习智能对话系统了,因为大模型目前也是一种对话系统。可以学习生成式对话系统架构解析。知识图谱系统实战。等课程进行学习。
大模型基础
接着就可以学习大模型的基础知识了。
比如大模型技术概述,GPT系列模型核心原理详解,GPT1 到 GPT4 等模型的核心原理。然后学习 LLaMA 系列模型的核心原理。
LLaMA系列模型源码详解。Langchin-LLM 部署应用实战等课程进行学习。
大模型应用实战
学习了大模型相关的基础知识和概念就可以学着使用大模型了。 大模型微调概述,大模型微调中的核心要素。大模型微调中的数据收集与评估。大模型全参数微调技术详解。基于常规 NLP 任务的大模型微调任务实战等等。
大模型实战项目
经过上面大模型各个应用的实战学习之后,就可以尝试用大模型搭建一些成熟的项目了。先尝试进行大模型训练环境搭建。通用大模型微调代码开发(支持多模型,多框架),接着大模型性能评估体系搭建和大模型部署与服务接口开发,最后是大模型界面调用系统开发。
经过这一系列学习就可以自己搭建一个大模型相关的应用了。
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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光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。(全套教程文末领取哈)
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随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。(全套教程文末领取哈)
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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
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