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目前大模型非常的火,国内开始流行大模型应用,那么作为程序员对于大模型有什么要了解和学习的我们今天就来研究下。
因为大模型也是人工智能,人工智能就要先学习一下深度学习,深度学习是机器学习领域中的一个方向。
深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术以及其他领域都取得了很多成果。
学完了深度学习基础之后,就可以学习智能对话系统了,因为大模型目前也是一种对话系统。可以学习生成式对话系统架构解析。知识图谱系统实战。等课程进行学习。
接着就可以学习大模型的基础知识了。
比如大模型技术概述,GPT系列模型核心原理详解,GPT1 到 GPT4 等模型的核心原理。然后学习 LLaMA 系列模型的核心原理。
LLaMA系列模型源码详解。Langchin-LLM 部署应用实战等课程进行学习。
学习了大模型相关的基础知识和概念就可以学着使用大模型了。 大模型微调概述,大模型微调中的核心要素。大模型微调中的数据收集与评估。大模型全参数微调技术详解。基于常规 NLP 任务的大模型微调任务实战等等。
经过上面大模型各个应用的实战学习之后,就可以尝试用大模型搭建一些成熟的项目了。先尝试进行大模型训练环境搭建。通用大模型微调代码开发(支持多模型,多框架),接着大模型性能评估体系搭建和大模型部署与服务接口开发,最后是大模型界面调用系统开发。
经过这一系列学习就可以自己搭建一个大模型相关的应用了。
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。
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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。
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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。
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