面向对大模型领域感兴趣的程序员。看一下围绕大模型的应用场景和人才需求**Prompt工程**基于提示词对大模型的使用会问问题就行。**基于大模型的应用**在大模型生态之上做业务层产品。AI主播、AINPC、AI小助手。。。之前是会调API就行。现在有了GPTs连调用API都可以不用了动动嘴就可以实现应用生成。私有知识库给大模型配个“资料袋”**——**大模型外挂向量数据库/知识图谱。**AI Agent**给大模型“大脑”装上记忆体、手和脚让它可以作为智能体进行决策和工作。**微调大模型**基于基座大模型的Fine Tuning。**训练大模型**大模型训练高端赛道的角逐。因此普通程序员研究大模型不妨选择从外到内的思路从套壳应用再了解部署、微调和训练。前导篇PythonPythonAI领域最常用的编程语言。要学会基础语法、数据结构等。Python不难对于一般程序员来说很容易上手。向量数据库随着AI的发展进入新的时代知识的存储和表示就和向量分不开了。向量这个数学表达在目前是人与AI交互的中间媒介。 向量数据库是一种特殊的数据库它以多维向量的形式保存信息。让大模型拥有“记忆”就需要用到向量数据库。常见的向量数据库包括Chroma、ES、FAISS、Milvus等需要了解和会用。实战篇LangChain要将大语言模型的能力开发成产品就需要LangChain帮忙了。LangChain 是一个 LLM 编程框架它提供了一套工具、组件和接口借助LangChain我们可以更加便利地给大模型这个“大脑”装上记忆和四肢更轻松地完成基于大模型的应用开发。比如带有私有知识库的办公助手等AI Agent都可以借助LangChain来完成。LangChain主要支持6种组件Models模型各种类型的模型和模型集成Prompts提示包括提示管理、提示优化和提示序列化Memory记忆用来保存和模型交互时的上下文状态Indexes索引用来结构化文档以便和模型交互Chains链一系列对各种组件的调用Agents代理决定模型采取哪些行动执行并且观察流程直到完成为止githubhttps://github.com/hwchase17/langchain官方文档Quickstart | ️ Langchain如果你是Java程序员这里有Java版https://github.com/langchain4j在本地搭建部署开源模型从零入门大模型技术其实还是有点门槛的硬件资源就是一关。但还是有办法的。建议选择清华ChatGLM2-6B开源大模型进行本地部署。ChatGLM2-6B 是 ChatGLM-6B 的第二代版本62亿的参数量的开源中英双语对话模型。ChatGLM2-6B在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上具有更强大的性能、支持更长的上下文、更强的推理能力的特点是Poor流选手的福音。各种尺寸的模型需要消耗的资源项目地址GitHub - THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型HuggingFacehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b如果嫌自己摸索太麻烦正好最近有一个知乎知学堂推出的AI大模型免费公开课**。**这个课正是为了适应当下AI大模型的发展而推出的由几位业内大佬主讲主要面向的就是想系统性学习AI大模型的同学。会带你深度解析此轮AI变革和以往有何根本不同还能学习大模型相关的Langchain技术以及如何fine-tune模型等。重要的是有AI 大模型学习资源包以及好用的 AI工具等。感兴趣的可以关注一下 ↓ ↓ ↓提高篇机器学习基础了解分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法等经典的机器学习算法模型评估交叉验证、偏差和方差、过拟合和欠拟合、性能指标准确率、召回率、F1分数等。深度学习基础掌握CNN,RNN等经典网络模型然后就是绕不开的Transformer。Transformer是一个引入了 Self-attention 机制的模型它是大语言模型的基石支撑着庞大的大语言模型家族。在代码层面必须掌握的就是神经网络的框架主流框架有tenorflow,Pytorch等。NLP 基础知识NLP、NLU、NLG的差别自然语言处理中的基本任务和相关的应用TF-IDF、word2vec、BERT等基本算法和技术预训练语言模型模型的输入、模型的结构、训练的任务、模型的输出可以直接从word2vec开始了解然后到transformerbert。了解LLM的3个分支和发展史根据使用的 Transformer 的方式不同有3种常见的主流架构encoder-onlyencoder-decoder和decoder-only。这张图清晰地展示了LLM的3个分支encoder-onlyBERTencoder-decoderT5, GLM-130B, UL2decoder-onlyGPT系列, LLaMA, OPT, PaLM,BLOOM了解典型 Decoder-only 语言模型的基础结构和简单原理。深入篇掌握 Continue Pre-train、Fine-tuning 已有开源模型的能力掌握 Lora、QLora 等最小化资源进行高效模型训练的PEFT技术掌握强化学习基础Alignment与RLHF数据处理技术压缩模型、推理加速技术分布式训练并行技术分布式网络通信技术生产环境部署大模型的相关技术。ng 已有开源模型的能力掌握 Lora、QLora 等最小化资源进行高效模型训练的PEFT技术掌握强化学习基础Alignment与RLHF数据处理技术压缩模型、推理加速技术分布式训练并行技术分布式网络通信技术生产环境部署大模型的相关技术。很多人说大模型赛道不是普通人能玩的。狭义的大模型赛道是这样更多的是看运气。但是大模型之上的生态目前来看是广阔的蓝海。退一万步讲就是为了提高工作效率自己先用起来也是个很好的加持。所以积极了解大模型入股不亏。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。
面向对大模型领域感兴趣的程序员。看一下围绕大模型的应用场景和人才需求**Prompt工程**基于提示词对大模型的使用会问问题就行。**基于大模型的应用**在大模型生态之上做业务层产品。AI主播、AINPC、AI小助手。。。之前是会调API就行。现在有了GPTs连调用API都可以不用了动动嘴就可以实现应用生成。私有知识库给大模型配个“资料袋”**——**大模型外挂向量数据库/知识图谱。**AI Agent**给大模型“大脑”装上记忆体、手和脚让它可以作为智能体进行决策和工作。**微调大模型**基于基座大模型的Fine Tuning。**训练大模型**大模型训练高端赛道的角逐。因此普通程序员研究大模型不妨选择从外到内的思路从套壳应用再了解部署、微调和训练。前导篇PythonPythonAI领域最常用的编程语言。要学会基础语法、数据结构等。Python不难对于一般程序员来说很容易上手。向量数据库随着AI的发展进入新的时代知识的存储和表示就和向量分不开了。向量这个数学表达在目前是人与AI交互的中间媒介。 向量数据库是一种特殊的数据库它以多维向量的形式保存信息。让大模型拥有“记忆”就需要用到向量数据库。常见的向量数据库包括Chroma、ES、FAISS、Milvus等需要了解和会用。实战篇LangChain要将大语言模型的能力开发成产品就需要LangChain帮忙了。LangChain 是一个 LLM 编程框架它提供了一套工具、组件和接口借助LangChain我们可以更加便利地给大模型这个“大脑”装上记忆和四肢更轻松地完成基于大模型的应用开发。比如带有私有知识库的办公助手等AI Agent都可以借助LangChain来完成。LangChain主要支持6种组件Models模型各种类型的模型和模型集成Prompts提示包括提示管理、提示优化和提示序列化Memory记忆用来保存和模型交互时的上下文状态Indexes索引用来结构化文档以便和模型交互Chains链一系列对各种组件的调用Agents代理决定模型采取哪些行动执行并且观察流程直到完成为止githubhttps://github.com/hwchase17/langchain官方文档Quickstart | ️ Langchain如果你是Java程序员这里有Java版https://github.com/langchain4j在本地搭建部署开源模型从零入门大模型技术其实还是有点门槛的硬件资源就是一关。但还是有办法的。建议选择清华ChatGLM2-6B开源大模型进行本地部署。ChatGLM2-6B 是 ChatGLM-6B 的第二代版本62亿的参数量的开源中英双语对话模型。ChatGLM2-6B在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上具有更强大的性能、支持更长的上下文、更强的推理能力的特点是Poor流选手的福音。各种尺寸的模型需要消耗的资源项目地址GitHub - THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型HuggingFacehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b如果嫌自己摸索太麻烦正好最近有一个知乎知学堂推出的AI大模型免费公开课**。**这个课正是为了适应当下AI大模型的发展而推出的由几位业内大佬主讲主要面向的就是想系统性学习AI大模型的同学。会带你深度解析此轮AI变革和以往有何根本不同还能学习大模型相关的Langchain技术以及如何fine-tune模型等。重要的是有AI 大模型学习资源包以及好用的 AI工具等。感兴趣的可以关注一下 ↓ ↓ ↓提高篇机器学习基础了解分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法等经典的机器学习算法模型评估交叉验证、偏差和方差、过拟合和欠拟合、性能指标准确率、召回率、F1分数等。深度学习基础掌握CNN,RNN等经典网络模型然后就是绕不开的Transformer。Transformer是一个引入了 Self-attention 机制的模型它是大语言模型的基石支撑着庞大的大语言模型家族。在代码层面必须掌握的就是神经网络的框架主流框架有tenorflow,Pytorch等。NLP 基础知识NLP、NLU、NLG的差别自然语言处理中的基本任务和相关的应用TF-IDF、word2vec、BERT等基本算法和技术预训练语言模型模型的输入、模型的结构、训练的任务、模型的输出可以直接从word2vec开始了解然后到transformerbert。了解LLM的3个分支和发展史根据使用的 Transformer 的方式不同有3种常见的主流架构encoder-onlyencoder-decoder和decoder-only。这张图清晰地展示了LLM的3个分支encoder-onlyBERTencoder-decoderT5, GLM-130B, UL2decoder-onlyGPT系列, LLaMA, OPT, PaLM,BLOOM了解典型 Decoder-only 语言模型的基础结构和简单原理。深入篇掌握 Continue Pre-train、Fine-tuning 已有开源模型的能力掌握 Lora、QLora 等最小化资源进行高效模型训练的PEFT技术掌握强化学习基础Alignment与RLHF数据处理技术压缩模型、推理加速技术分布式训练并行技术分布式网络通信技术生产环境部署大模型的相关技术。ng 已有开源模型的能力掌握 Lora、QLora 等最小化资源进行高效模型训练的PEFT技术掌握强化学习基础Alignment与RLHF数据处理技术压缩模型、推理加速技术分布式训练并行技术分布式网络通信技术生产环境部署大模型的相关技术。很多人说大模型赛道不是普通人能玩的。狭义的大模型赛道是这样更多的是看运气。但是大模型之上的生态目前来看是广阔的蓝海。退一万步讲就是为了提高工作效率自己先用起来也是个很好的加持。所以积极了解大模型入股不亏。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。
