什么是博弈论，何以得名 “博弈论”

大模型技术已经成为推动人工智能发展的关键力量。

无论你是初学者还是有经验的开发者想要掌握大模型应用都需要遵循一定的学习路线。

从核心技术解析到模型微调与私有化部署逐步深入大模型应用的世界。

这份学习路线图详细的介绍了那年每个阶段所需要学习的内容自己也是依据这个路径学习的大模型

核心技术解析Transformer架构这是大模型的基石。

你需要理解Transformer架构的工作原理它如何处理序列数据以及它在各种任务中的应用。

训练方法大模型的训练不是一蹴而就的。

预训练、SFT监督式微调和RLHF强化学习与人类反馈是三种关键的训练技术。

通过学习这些方法你可以更好地理解如何训练出一个强大的大模型。

编程基础与工具使用Python编程基础Python是大模型开发的首选语言。

你需要掌握其基本语法、数据结构和函数等基础知识。

Python常用库和工具熟悉并掌握Numpy、Pandas、TensorFlow、PyTorch等库的使用这些是进行大模型开发的利器。

提示工程基础了解提示工程的基本原理和技巧这将帮助你提高编程效率更快地实现你的想法。

高级应用开发大模型API应用开发学习如何利用大模型API进行应用开发这是将大模型应用到实际项目中的重要一步。

RAG (Retrieval-Augmented Generation)这是一种结合了检索和生成技术的创新方法可以帮助你开发出更智能的应用。

向量检索与向量数据库掌握向量检索技术了解向量数据库的应用这对于处理大规模数据和实现快速检索至关重要。

LangChain、Agents、AutoGPT这些是大模型在自动化、智能体等领域的最新应用学习它们可以帮助你拓宽应用领域。

模型微调与私有化部署私有化部署的必要性理解私有化部署的优势和适用场景这对于保护数据安全和满足特定需求至关重要。

HuggingFace开源社区的使用这是一个强大的资源库你可以在这里找到大量的预训练模型和微调工具。

模型微调的意义和常见技术掌握模型微调的方法和技巧这将帮助你根据自己的需求调整模型实现个性化应用。

可按以下阶段学习第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。

那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到

3

4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升

6

6%。

AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。

麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。

​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 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。

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这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

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