什么是大模型

大模型，是指在人工智能领域，特别实在自然语言处理和机器学习中，拥有大量参数的深度学习模型。
这些模型通过在大规模数据集上进行训练，能够学到丰富的数据表示和模式，从而在各种任务上表现出色，如文本生成，语言理解，图像识别等。
大模型是具有大量参数和复杂结构的模型，这些模型通常具数十亿甚至数万亿个参数，能够处理大规模的数据和复杂的任务。
通常使用深度学习技术，如深度神经网络，可以从数据中学习并提取特征来执行各种任务。

如何学习

前置知识 Python基础 Linux基础

（1）学习目的

• 掌握Python基础，熟悉常用的Python库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等
• 具备NLP相关的基础知识，包括文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等。
• 对大模型有一定了解，包括transfermer模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等。
  （2）参考内容
• 廖雪峰Python教程
  （3）学习要求
• 熟练掌握并能够编写基础的Python函数、语法等，能够熟练使用Linux系统

Step1：NPL相关基础知识

（1）学习目的

• 了解文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等基础知识
• 掌握自然语言处理（NPL)相关技术，如分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。
• 掌握机器学习的数据预处理、特征提取、分类、回归等基础算法，并了解在NPL领域的应用。
• 了解大规模NPL任务中的常用技术和方法，如深度学习中的transfermer模型、BERT、GPT等。
  （2）参考内容
  李沐 动手学深度学习
  （3）学习要求
  理解并掌握机器学习、深度学习、自然语言处理的基础概念，最好能阅读并吸收课程中提到的经典论文，能够独立实现在colab上训练模型（小模型）

Step2：GPT API调用及Prompt设计

（1）学习目的

• 了解GPT API的调用方式和基本操作，熟悉Prompt设计技巧和要点，能够结合自己的任务调用API实现对应的任务代码
  （2）学习要求
  了解大模型以及对应NPL知识的基础原理，能够熟练调用GPT API，编写Prompt完成各种任务

Step3：模型微调

（1）学习目的：了解常见的微调模型的基本流程和原理，熟练数据集的构造、训练、评估等过程，能够独立构建QA对，在服务器上对模型进行微调
（2）学习要求
能够独立完成大模型的微调数据构建、训练以及部署工作

Step4：RAG(外挂数据库）

（1）学习目的
RAG作为目前最火的一个LLM落地方向，可以结合私有数据（表格、word、txt、pdf、数据库皆可）实现本地回答，且训练成本较低，可以快速实现效果
（2）学习内容

• LangChain
• FastGPT
• LangChain-Chatchat（快速部署框架）
• DB-GPT
  （3）学习要求
  能够在本地实现基于大模型的外挂部署方案。

如何学习AI大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

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。

四、AI大模型商业化落地方案

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。