神仙级AI大模型入门教程，学习大模型从零到一就看这一本就够了

【引言】

在人工智能的星辰大海中，大模型如同璀璨的北极星，引领着科技的未来方向。它们不仅在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出前所未有的能力，更在医疗健康、金融分析、自动驾驶等行业掀起了一场深刻的变革风暴。然而，构建和理解这些 “神仙级”AI大模型，绝非一日之功，它要求我们既要有坚实的理论基石，又需掌握前沿的技术实践。

本次分享的 《神仙级AI大模型入门教程：从零到一的全面指南》 正是为了满足这一需求而生。无论你是刚刚踏入AI领域的初学者，还是希望深化专业技能的研究者，或是渴望将AI融入业务的行业专家，本书都将是你不可或缺的伙伴。

我们将从最基础的概念出发，逐步深入到复杂的理论体系，再过渡到实际的代码实现和项目实践。每一章节都精心设计，确保你不仅能学到知识，更能获得实际操作的经验。我们将探讨深度学习的奥秘，解析大模型的内部结构，分享训练技巧与调参秘诀，最后，还将引导你如何将这些模型部署到现实世界的应用场景中。

适学人群：

1. AI初学者：

   • 对人工智能和机器学习感兴趣，但缺乏相关背景知识的新手。
   • 想要了解AI大模型基本原理及应用的非技术人士。

2. 编程爱好者：

   • 已具备一定编程基础，尤其是Python编程经验，希望通过实践深入AI领域的个人。

3. 在校学生：

   • 计算机科学、数据科学、统计学、数学等相关专业的本科生或研究生。
   • 正在寻找项目灵感或毕业设计主题的学生。

4. 行业从业者：

   • IT行业的软件工程师、数据分析师、产品经理，希望扩展技能树，了解AI最新趋势。
   • 从事传统行业，如医疗、金融、教育、制造等，寻求AI解决方案以提高效率的专业人士。

5. 研究者和学者：

   • 高校教师、科研机构的研究员，致力于AI领域的学术研究与技术创新。
   • 博士后、博士生和硕士生，正在攻读AI相关的高级学位。

6. 创业家和企业家：

   • 创业者，计划开发基于AI的产品或服务。
   • 企业高管，希望利用AI技术推动公司数字化转型和创新。

7. 政策制定者和教育工作者：

   • 政府部门的决策者，关注AI对社会经济的影响。
   • 教育领域的专业人士，负责规划AI教育课程和培训项目。

本书通过由浅入深的内容安排，旨在让不同背景的读者都能找到适合自己的起点，无论是想要快速入门还是追求深入掌握，都能从中获益。无论你处于职业生涯的哪个阶段，只要你对AI大模型充满好奇，这本书就是为你准备的。

第1章 快速上手：人工智能演进与大模型崛起

1.1 从AI到AIOps
1.2 人工智能与通用人工智能
1.3 GPT模型的发展历程

第2章 大语言模型基础

2.1 Transformer 模型

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

2.2 生成式预训练语言模型 GPT

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

2.3 大语言模型结构

• LLaMA 的模型结构
• 注意力机制优化
  

第3章 大语言模型基础

3.1 数据来源

• 通用数据
• 专业数据

3.2 数据处理

• 低质过滤
• 冗余去除
• 隐私消除
• 词元切分

3.3 数据影响分析

• 数据规模影响
• 数据质量影响
• 数据多样性影响

3.4 开源数据集合

• Pile
• ROOTS
• RefinedWeb
• SlimPajama

第4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

• 数据并行
• 模型并行
• 混合并行
• 计算设备内存优化

4.3 分布式训练的集群架构

• 高性能计算集群硬件组成
• 参数服务器架构
• 去中心化架构

4.4 DeepSpeed 实践

• 基础概念
• LLaMA 分布式训练实践

第5章 有监督微调

5.1 提示学习和语境学习

• 提示学习
• 语境学习

5.2 高效模型微调

• LoRA
• LoRA 的变体

5.3 模型上下文窗口扩展

• 具有外推能力的位置编码
• 插值法

5.4 指令数据构建

• 手动构建指令
• 自动生成指令
• 开源指令数据集

5.5 Deepspeed-Chat SFT 实践

• 代码结构
• 数据预处理
• 自定义模型
• 模型训练
• 模型推

第6章 强化学习

6.1 基于人类反馈的强化学习
6.2 奖励模型
6.3 近端策略优化
6.4 MOSS-RLHF 实践

第7章 大语言模型应用

7.1 推理规划
7.2 综合应用框架
7.3 智能代理
7.4 多模态大模型
7.5 大语言模型推理优化

第8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
8.3 大语言模型评估方法
8.4 大语言模型评估实践

大模型现在这么火热，各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型，那么势必会需要大量大模型人才，同时也会带来大批量的岗位？“雷军曾说过：站在风口，猪都能飞起来”可以说现在大模型就是当下风口，是一个可以改变自身的机会，就看我们能不能抓住了。

那么，我们该如何学习大模型？

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。

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

以上的AI大模型学习路线，不知道为什么发出来就有点糊，高清版可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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、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。