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完整教程:程序员收藏!AI大模型教程(全面详解)从入门到精通,一篇就够了!

这篇大模型教程包含预训练、部署推理、微调、量化优化、Agent和RAG、落地评测及数学基础七大模块,适合零基础学者及算法工程师。教程系统讲解大模型核心技术,包括框架、优化器、注意力机制、分布式训练、私有化部署、微调策略、量化技能、提示词工程及Agent应用等。学成后可具备大模型项目能力,助力找到算法工程师相关工作,是全面掌握大模型的必备指南。


大模型的入门难度会比机器学习和深度学习模型结构更加艰难,入门门槛更高,但如果能找到一个合适的教程,会让你少走弯路

如果你以后想要从事算法工程师相关岗位或者科研上准备做大模型相关的内容,这个教程真的适合你,直接收藏!!!

正如教程的名字一样,这个教程就是为了让每一个人都能学会大模型而写的

下面具体来介绍一下该教程,总共有12个章节

第一部分:预训练(难度:**)

首先介绍大模型的框架,随后介绍各种优化器,比如SGD, Momentum, RMSprop等等,介绍sigmoid、softmax、tanh等激活函数,Attention机制,位置编码,分词器,大模型分布式训练策略,大模型训练的框架。这部分内容属于大模型领域的核心内容,建议重点掌握

第二部分:大模型之部署与推理(难度:**)

介绍大模型如何进行私有化部署,DevOps、AIOps、MLOps、LLMOps等,各种大模型的推理框架,比如vLLM推理框架,

第三部分:大模型微调(难度:***)

主导介绍prompt相关的微调策略,比如prompt tuning, prefix tuning, P-Tuning, 多任务prompt tuning,还有lora系列的微调,Qlora, AdaLoRA, 以及微调的框架LLama-factory等等,微调也是大模型的重点内容

第四部分:大模型量化、显存优化和提示词工程 (难度: **)

主导是介绍大模型量化的内容,还有并行计算,如何优化模型训练过程中的显存,以及提示词工程,内容比较少,但需要了解一下

第五部分:Agent和RAG (难度: ***)

主要是介绍MCP,Agent设计的框架,coze和langchain相关的应用,RAG向量数据库,GraphRAG如何落地等等,这一部分挺接近企业落地需求的

第六部分:大模型落地和评测指标(难度: *)

主要介绍大模型的一些落地应用场景,大模型的幻觉困难如何解决,进行结构化输出,复读机问题,大模型评测需要哪些评估指标等等,还有一些热点问题,这部分可以了解一下

第七部分:数学 (难度: ***)

主要是介绍线性代数,微积分,概率论相关的内容,如果是文科同学或者没有学习过相应课程的同学,可以方便看一下,其实对于学习大模型影响不是很大

有可能的就是学完上面的内容,你就可以找到一份算法工程师相关的实习,甚至好好弄几个计划,找到中小厂工作都

如果你心中有梦想,那一定要努力去实现,少年加油吧!!!

如何学习AI大模型 ?

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

一样的道理。就是这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,故此将并将关键的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。【保证100%免费】

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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能考虑的。

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。

1.大模型入门学习思维导图

要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图,方向不对,努力白费。

对于从来没有接触过AI大模型的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着该大的方向学习准没问题。(全套教程文末领取哈)
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2.AGI大模型配套视频

当前板块的精华浓缩。就是很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,每个章节都
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3.大模型实际应用报告合集

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。就是这套包含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(全套教程文末领取哈)

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4.大模型实战项目&项目源码

没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战项目来学习。就是光学理论(全套教程文末领取哈)
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5.大模型经典学习电子书

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。(全套教程文末领取哈)
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6.大模型面试题&答案

截至目前大模型已经超过200个,在大模型纵横的时代,不仅大模型手艺越来越卷,就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道,我总结了大模型常考的面试题。(全套教程文末领取哈)
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为什么分享这些资料?

只要你是真心想学AI大模型,我这份资料就可以无偿分享给你学习,我国在这方面的相关人才比较紧缺,大模型行业确实也要求更多的有志之士加入进来,我也真心希望帮助大家学好这门工艺,如果日后有什么学习上的问题,欢迎找我交流,有技术上面的问题,我是很愿意去帮助大家的!

这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理,鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位,在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利,同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目,无论你是小白还是有些技术基础的,这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇,转行大模型岗位。

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