【保姆级教程】大模型从入门到实战：手把手教你掌握大模型技术
本文介绍了AI大模型技术的重要性及其对未来世界变革的颠覆力。作者提供了一套包含30节大模型课程的系统学习资源，涵盖大模型理论、论文带读和企业项目实战，并附赠500+大模型论文。课程内容丰富，旨在帮助读者掌握大模型技术，提升就业竞争力，并探索AI大模型在各个领域的应用，如医疗、文生图等。通过学习，读者可以获得全栈大模型工程能力，解决实际项目需求，并有望实现薪资提升和职业发展。
2023年大西洋彼岸的OpenAi公司，首次向世界吹响「大模型主导未来世界变革」的号角。
AI大模型，正在构建的颠覆力，为了更好的入局AI大模型，这次我特意复盘和整理大模型学习脉络，开了30节大模型的课程，包含大模型理论、大模型论文带读以及大模型企业项目实战，还附赠500+大模型论文
以下是《AI大模型系列课》课程目录
第一课：NLP大模型：基础、前沿与学习路径
第二课：基于模型量化的大模型压缩的进展
🔻 压缩技术中，为什么量化要优于剪枝、蒸馏？
🔻 如何搜索裁剪阈值用于裁剪outlier？
🔻 包含有异常值outlier的特征如何量化？
第三课：基于模型剪枝的大模型高效计算和应用
🔻 模型剪枝的技术背景
🔻 模型剪枝具体方法
🔻 模型剪枝前沿方法
🔻 语言模型剪枝实例
第四课：讲解扩散模型的基础知识及拓展应用
🔻 AI作画–以文生图
🔻 扩散模型是什么
🔻 扩散模型工作拓展
🔻 扩散模型带来的机遇
第五课：大语言模型的RLHF
🔻 RLHF的优点和挑战
🔻 RLHF如何改善大模型性能
🔻 RLHF的实际应用案例
🔻 RLHF在大模型的未来趋势
第六课：[LLM + 微调]大模型的高效微调
🔻 01 介绍
🔻 02 常用的高效微调方法介绍
🔻 03 如何针对领域数据集根据高效微调方法创造大语言模型
🔻 04 未来挑战与研究方向
第七课：大模型医疗
🔻 医疗领域的数据特点、挑战和机遇
🔻 大模型的定义和特点，如预训练、微调、指令学习等
🔻 针对ChatGLM大模型，介绍ChatGLM模型微调
🔻 代码实践以及模型微调
第八课：大模型基本概念以及应用场景
🔻 发展线路与技术手段
🔻 应用场景
🔻 缺点与局限
🔻 未来展望
第九课：LLAMA2中文大模型
🔻 理论介绍
🔻 代码实践
第十课：大模型前沿论文带读训练营（NLP方向）
🔻 01 LLaMA训练营
🔻 02 LLaMA训练营——精读
🔻 03 LLaMA训练营——代码讲解
🔻 04 GLM-130B训练营——论文泛读
🔻 05 GLM-130B训练营——论文精读
🔻 06 GLM-130B训练营——代码讲解
🔻 07 Alpaca训练营——论文泛读
🔻 08 Alpaca训练营——论文精读
🔻 09 Alpaca训练营——代码讲解
第十一课：掌握大模型领域前沿，跑通三套企业级项目代码
🔻 01 开发基于大模型的聊天机器人
🔻 02 实战基于大模型的对话系统（实战一）
🔻 03 大模型模型原理及综述
🔻 04 大语言模型（LLM）原理及综述
🔻 05 精读大模型-3论文、Instruct论文
🔻 06 精读谷歌PaLM论文、脸书LLaMA论文
🔻 07 实战基于大模型的对话系统（实战二）
🔻 08 实战微调LLaMA模型
在大模型的构建之下，AI自动化交互，将会决定世界的未来，谁的大模型更强大，将决定在遥远的未来的话语权，同时，大模型会成为AI基础设施。
大模型岗位需求
大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：
• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；
• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；
• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；
• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。
可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。
假如你从2026年开始学大模型，按这个步骤走准能稳步进阶。
接下来告诉你一条最快的邪修路线，
3个月即可成为模型大师，薪资直接起飞。
阶段1:大模型基础
阶段2:RAG应用开发工程
阶段3:大模型Agent应用架构
阶段4:大模型微调与私有化部署
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