<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="display: none;"> <path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" id="raphael-marker-block" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0);"></path> </svg> <p>随着技术的进步，大模型如OpenAI的GPT-4和Sora、Google的BERT和Gemini等已经展现出了惊人的能力-从理解和生成自然语言到创造逼真的图像及视频。所以掌握大模型的知识和技能变得越来越重要。</p> 讯享网
下面是学习大模型的一些建议，供大家参考。
必备基础知识
数学基础：深入理解线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。
编程基础：熟练掌握至少一种编程语言，推荐Python，因为它是数据科学和机器学习领域的主流语言。
机器学习基础：学习机器学习的基本概念、算法和模型，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
深度学习必备知识
神经网络：理解神经网络的基本结构和工作原理，包括前向传播和反向传播算法。
深度学习框架：学习至少一个深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，掌握其基本操作和模型构建方法。
卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)：深入学习CNN和RNN的原理和应用，这对于理解后续的大模型至关重要。
大模型入门知识
模型概览：了解当前主流的大模型，如GPT系列、BERT、Transformer等，学习它们的基本架构和工作原理。
预训练和微调：理解大模型的预训练和微调过程，学习如何使用预训练模型进行特定任务的微调。
大模型实践应用
项目实践：通过实际项目来应用所学知识，如使用GPT-4进行文本生成、使用BERT进行文本分类等。
数据处理：学习如何处理和准备数据，以适应大模型的需要，包括数据清洗、标注和增强等技术。
大模型进阶学习
模型优化：学习模型优化技术，如模型压缩、量化、蒸馏等，以提高模型的效率和性能。
最新研究：关注最新的研究进展和论文，理解大模型领域的前沿技术和趋势。
关于伦理和安全
伦理原则：学习人工智能伦理原则，理解在使用大模型时可能遇到的伦理和社会问题。
安全性：了解大模型的安全性问题，包括数据隐私、模型抗攻击性等。
如何系统的去学习大模型LLM ？
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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。
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）
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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。
• 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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