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。
大模型&AI产品经理如何学习
求大家的点赞和收藏,我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们,来看看有哪些东西。
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。
(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)
因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方图片前往获取
3.技术文档和电子书
这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档,有几百本,都是目前行业最新的。
4.LLM面试题和面经合集
这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;
• 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。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集
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