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张小明 2026/1/12 10:48:32
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很多同学学习大模型的过程中#xff0c;可能会比较迷茫#…今年秋招大模型相关的岗位开出的薪资都是比较高的而且现在大模型尚未成熟落地有很多机会如果你想要从事算法相关的工作大模型算法及应用无疑是一个比较好的选择很多同学学习大模型的过程中可能会比较迷茫这是因为缺乏清晰的学习路线这一期主要是给大家分享一个系统的大模型入门手册内容不多但都是精华大模型入门手册的具体内容如下主要分为六个部分下面具体来介绍一下每个部分的内容第一章深度学习基础知识 (难度**)Transformer是现在大模型的底层框架现在各种大模型主要还是基于Transformer架构做一些改动除了Transformer还需要学习一些神经网络的基础内容比如BN和LN优化器的对比等,这一部分比之前学习的深度学习入门内容还是难一点的第二章自然语言处理基础知识 难度***NLP的基础知识对于学习LLM也是必要的比如了解分词器还有现在经典的NLP模型比如Bert模型Bert模型的提出让大家看到大模型可以采用预训练和微调这样一个训练范式最后是自然语言处理任务的评估指标困惑度第三章大语言模型基础知识 难度****这部分的内容包括大模型训练框架比如Megatron-LM, DeepSpeed, 高效参数微调的方法当前主流的开源大模型RLHF流程的介绍COT和TOT的介绍监督微调的训练最后是混合专家模型MOE第四章大语言模型推理 难度***上一章训练好模型之后大模型输出结果就是推理的过程。介绍huggingface推理参数推理过程中KVCache还有LLM推理需要的成本代价推理的速度和代价是影响实际应用的两个主要因素第五章大语言模型应用难度***不同大模型的数据格式API接口等都不一样可以通过Langchain来统一管理这些支持大模型的统一化调用支持便捷的prompt模版设置还有智能体的高阶应用建议结合相关视频教程来学习langchain第六章大语言模型前沿难度***这一部分主要是介绍LLM相关的博客大模型现在发展太快了可以通过博客等方式主动学习以及关注前沿的顶会论文这部分内容比较少可以后期自己补充总结上面的内容还是比较难的第一次学习的同学可以多看几次一定会有不同的认识和理解对于困难的东西多看几次多听几次多做几次基本上都能有一个提升读者福利如果大家对大模型感兴趣这套大模型学习资料一定对你有用对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。作为一名老互联网人看着AI越来越火也总想为大家做点啥。干脆把我这几年整理的AI大模型干货全拿出来了。包括入门指南、学习路径图、精选书籍、视频课还有我录的一些实战讲解。全部免费不搞虚的。学习从来都是自己的事我能做的就是帮你把路铺平一点。资料都放在下面了有需要的直接拿能用到多少就看你自己了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以点击文章最下方的VX名片免费领取【保真100%】