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2024最新最全【大模型学习路线规划】零基础入门到精通!,大模型学习干货分享,总结的太详细了

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AGI学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. 实战LLM

  4. 人工智能比赛资料

  5. AI人工智能必读书单

  6. 面试题合集

人工智能\大模型入门学习大礼包》,可以扫描下方二维码免费领取

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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

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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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(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。
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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。
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👉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。
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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

👉获取方式:
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

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