初学者学习AI大模型必看指南，一文尽览大模型知识点！绝对干货！！！_ai大模型需要什么知识

一、什么是大模型？

当我们提及大模型时，通常指的是大语言模型（Large Language Model，简称LLM），即文字问答模型，其典型代表便是OpenAI的GPT系列。然而，随着技术的日新月异，大模型已经不单单局限于自然语言处理（Natural Language Processing）领域的发光发热，而是逐渐渗透到了其他多个领域。

1、初学者学习大模型难吗？

对于初学者来说，学习大型模型确实具有一定的难度，但并非不可能。关键在于是否有扎实的基础知识、持续的学习态度和实际的动手能力。通过逐步学习和实践，初学者可以逐步掌握大型模型的相关知识和技能。

那么初学者学习大模型“难”的点在哪？

理论知识：大型模型通常基于复杂的数学和统计学原理，需要一定的理论基础。

计算资源：大型模型训练需要高性能的计算资源，这对初学者来说可能难以获得。

编程技能：实现大型模型需要熟练的编程技能，尤其是在使用深度学习框架时。

数据管理：处理和准备用于训练大型模型的大量数据是一个挑战。

调试和优化：大型模型的调试和性能优化需要经验和直觉。

概念理解：理解模型的工作原理和内部机制可能会很困难，特别是对于复杂的网络结构。

然而，随着在线教育资源的丰富和开源软件的普及，初学者可以通过以下方式逐步学习：

基础学习：首先掌握机器学习和深度学习的基础知识。

逐步深入：从简单的模型开始，逐步学习更复杂的模型。

实践操作：通过实验和项目来应用所学知识。

利用资源：利用在线课程、论坛和开源项目来学习和解决问题。

社区支持：加入学习小组和社区，与他人交流和合作。

虽然学习大型模型有难度，但通过持续的学习和实践，初学者可以逐步克服这些挑战。

2，学习大模型有什么好处？

学习大型模型可以为个人带来多方面的好处，尤其是在职业生涯和学术研究方面。

以下是一些主要的好处：

就业机会：掌握大型模型技能的人在人工智能、数据分析、软件开发等领域有更多的就业机会。

解决复杂问题：大型模型能够处理和分析大量复杂数据，帮助解决现实世界中的复杂问题，如疾病诊断、气候变化预测等。

创新研究：在学术或工业研究环境中，大型模型是推动新技术和算法发展的关键工具。

跨学科应用：大型模型的知识可以应用于多个学科，如生物学、物理学、经济学等，促进跨学科的研究和合作。

提高效率：在工业和服务业中，大型模型可以自动化复杂的任务，提高生产效率和决策质量。

商业价值：大型模型可以帮助企业和组织从数据中提取有价值的信息，用于市场分析、客户服务、风险评估等。

个人成长：学习大型模型可以提升个人的技术能力和解决问题的能力，有助于个人职业成长和发展。

社会影响：大型模型的应用可以对社会产生积极影响，如通过改善医疗保健、教育、交通等领域。

持续学习：大型模型和深度学习是快速发展的领域，学习这些模型可以让人保持对最新技术趋势的了解。

创业机会：掌握大型模型技能的人可以创办基于人工智能技术的初创公司，开发创新产品和服务。

总之，学习大型模型不仅可以提升个人的技术能力，还可以为个人的职业发展、学术研究和社会贡献带来广阔的前景。

3、怎么去学习大模型？

学习大型模型时，应循序渐进，从基础知识和简单模型开始，慢慢地提升编程能力，不仅要理解理论知识还需要动手实践以至于加深理解，利用在线资源保持学习，注意关注最新研究动态，同时注重模型原理和伦理问题，保持一定耐心和毅力。那么你学习大模型的一个态度将会是你成与败的关键点。

当然，在学习过程中可能会因为忽视基础知识、过度追求最新模型、缺乏数据或计算资源、忽视伦理问题等原因而走上错误的方向。为了避免这些误区，建议初学者应该注重基础知识学习、理论与实践相结合、关注数据质量、合理使用资源，并寻求反馈和指导。

今天我为大家分享一份学习大模型的参考资料，基础知识了解、理论学习、实践操作、专项深入、项目应用、拓展研究等等以及大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。至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。

资料准备不容易，这也是我从刚开始接触大模型的时候，慢慢累积的一些知识，我完全愿意分享给和我一样想要学习大模型的你们。

下面是我为大家准备的一份完整的学习大模型的资料，希望对你们有所帮助：

初学者AI大模型入门指南

第一章认识大模型
1.1 大规模语言模型基本概念
1.2 大规模语言模型发展历程
1.3 大规模语言模型构建流程

第二章大语言模型基础

2.1 Transformer模型

• 2.1.1 嵌入表示层
• 2.1.2 注意力层
• 2.1.3 前馈层
• 2.1.4 残差连接与层归一化
• 2.1.5 编码器和解码器结构

2.2 生成式预训练语言模型GPT

• 2.2.1 无监督预训练
• 2.2.2 有监督下游任务微调
• 2.2.3 基于HuggingFace的预训练语言模型实践

2.3 大语言模型结构

• 2.3.1 LLaMA的模型结构
• 2.3.2 注意力机制优化

第三章语言模型训练数据

3.1数据来源

• 3.1.1 通用数据
• 3.1.2 专业数据

3.2 数据处理

• 3.2.1 低质过滤
• 3.2.2 冗余去除
• 3.2.3 隐私消除
• 3.2.4 词元切分

3.3 数据景细向分析

• 3.3.1 数据规模影响
• 3.3.2 数据质量影响
• 3.3.3 数据多样性影响

3.4 开源数据集合

• 3.4.1 Pile
• 3.4.2 ROOTS
• 3.4.3 RefinedWeb
• 3.4.4 SlimPajama
  

第四章分布式训练

4.1 分布式训练概述

4.2 分布式训练并行策略

• 4.2.1 数据并行
• 4.2.2 模型并行
• 4.2.3 混合并行
• 4.2.4 计算设备内存优化

4.3 分布式训练的集群架构

• 4.3.1 高性能计算集群硬件组成
• 4.3.2 参数服务器架构
• 4.3.3 去中心化架构

4.4 Deepspeed实践

• 4.4.1 基础概念
• 4.4.2 LLaMA分布式训练实践
  

第五章有监督微调

5.1 提示学习和语境学习

• 5.1.1 提示学习
• 5.1.2 语境学习

5.2 高效模型微调

• 5.2.1 LORA
• 5.2.2 LORA的变体

5.3 模型上下交窗口扩展

• 5.3.1 具有外推能力的位置编码5.3.2 插值法

5.4 指令数据构建

• 5.4.1 手动构建指令
• 5.4.2 自动生成指令
• 5.4.3 开源指令数据集

5.5 Deepspeed-chat SFT实践

• 5.5.1 代码结构
• 5.5.2 数据预处理
• 5.5.3 自定义模型
• 5.5.4 模型训练
• 5.5.5 模型推理
  

第六章强化学习

6.1 基于人类反馈的强化学习

• 6.1.1 强化学习概述
• 6.1.2 强化学习与有监督学习的区别
• 6.1.3 基于人类反馈的强化学习流程

6.2 奖励模型

• 6.2.1 数据收集
• 6.2.2 模型训练
• 6.2.3 开源数据

6.3 近端策略优化

• 6.3.1 策略梯度
• 6.3.2 广义优势估计
• 6.3.3 近端策略优化算法

6.4 MOSS-RLHF实践

• 6.4.1 奖励模型训练
• 6.4.2 PPO微调
  

第七章大语言模型应用

7.1 推理规划

• 7.1.1 思维链提示(Chain-of-Thought Prompting)
• 7.1.2 由少至多提示(Least-to-Most Prompting)

7.2 综合应用框架

• 7.2.1 LangChain框架核心模块
• 7.2.2 知识库问答实践

7.3 智能代理

• 7.3.1 智能代理的组成
• 7.3.2 智能代理的应用实例

7.4 多模态大模型

• 7.4.1 模型架构
• 7.4.2 数据收集与训练策略
• 7.4.3 多模态能力示例

7.5 大语言模型推理优化

• 7.5.1 FastServe框架
• 7.5.2 VLLM推理框架实践
  

第八章大语言模型评估

8.1 模型评估概述

8.2 大语言模型评估体系

• 8.2.1 知识与能力
• 8.2.2 伦理与安全
• 8.2.3 垂直领域评估

8.3 大语言模型评估方法

• 8.3.1 评估指标
• 8.3.2 评估方法

8.4 大语言模型评估实践

• 8.4.1 基础模型评估
• 8.4.2 SFT/RL模型评估
  
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总结

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。加油！