核心内容摘要
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本文为非从业者提供了一条大模型学习的快速入门路径强调入门难度不高且投入不大。
文章从神经网络基础开始逐步介绍CNN、RNN、Transformer结构再到大模型原理、训练优化、部署应用等最后涵盖GPU算力知识。
作者建议采用工程师式的迭代学习方法不必纠结教科书可通过让大模型自我举例、科普和提供代码来快速理解。
我不是从业者本文也是写给非从业者的快速入门路径有些朋友工作中要用到一些概念理解。
深度学习和大模型是这个时代的基本要素也很有数学和工程的美感有哲学意义而且简单入门难度不高投入不大值得学习。
注
简单理解基本原理不难快速入门建立感性认知和大画面。
破魅和建立兴趣对神经网络、大模型、IT、学习本身。
前置要求大二基本的高数、线代、编程知识入门时不需要太多传统机器学习、统计学习、最优化知识需要时回头学。
很多人卡在这一步容易劝退市面上很多推崇的的书其实名不副实。
让大模型不断给自己举例、科普、列pytorch代码可以快速了解。
不必纠结教科书。
市面上的书大多中式教材适合学习的比较少。
机器学习、AI乃至整个IT学习不适合高中生的死抠纠结课本和全套基础的学习方式而适合工程师式的迭代学习。
神经网络基本的神经元运算很简单多元一次方程线性变换一个非线性函数初中数学基本的全连接神经网络结构很简单万能近似定理这是神经网络拟合能力的原理学习梯度下降反向传播原理很简单虽然实操比较麻烦通过以上了解到深度学习这个事本质“不难”初步了解训练过程的细节梯度爆炸消失泛化正则化各类优化器Adam, Momentum, RMSprop等不必纠结初步了解pytorch
CNN了解基本的计算机图像处理知道卷积、滤波等操作并不神秘很简单。
了解CNN的基本结构理解根据应用场景设计NN。
了解不同网络层次自然分工低层次学纹理边缘等局部特征高层次学语义。
了解LeNet, Alexnet, GoogleNet, ResNet的结构用pytorch写一些简单案例参考动手学习深度学习pytorch版
视觉可以暂时跳过了解从R-CNN到Yolo系列的演化史深度学习在学术和工程上不断进化演化的经典案例。
了解语义分割U-Net, DeepLab, Swin Transformer等了解生成模型GANVAE风格迁移扩散模型, CLIP对比学习这部分比较有趣//CNN、图像处理、yolo系列等很符合人们的“直观”逻辑也比较有趣
RNN 自然语言处理了解NLP的基本概念词嵌入, Seq2Seq等学习RNN、LSTM、GRU的基本原理并不复杂
大模型基本原理学习attention原理很简单学习transformer结构并不复杂搞清楚QKV三个矩阵不要被网上不好的科普文章唬到 3B1B的科普视频不错MHA, GQA, MLATransformer可视化 transformer-explainerbbycroft.net/llm等了解bertgpt自监督学习了解gpt系列的发展历史ViT用HuggingFace的库加载模型
transformer的改造优化attention机制的改良稀疏注意力线性注意力FFN的改造MoE模型等旋转位置编码RoPE纯解码器新架构Mamba, RWKV通过这些优化可以更好的理解原结构本身学线性注意力后可以回头学SVM中的核方法理解这个经典算法和核技巧。
训练Scaling Laws微调loRA优化器AdamW/Lion梯度检查点FlashAttention分布式训练分片ZeROMegatron-LMDeepSpeed流水线并行指令遵循指令微调和人类反馈强化学习RLHF等//在这阶段学习强化学习的知识Q表格Q-learningDQN深度策略梯度法演员-评论员TPROPPO模型编辑RAG多模态了解基于适配器的编码器-解码器架构、双编码器架构、融合编码器架构等
部署、应用压缩量化、剪枝知识蒸馏vLLM, KV Cache, PagedAttentionTensorRT-LLMTGIPrompt Engineering思维链思维树Agent: LangChainCrew AIAutoGPT等
GPU与算力了解基本的计算机体系结构知识乘法器运算了解GPU的基本结构cuda运算了解tensorcore, CUDAcore, RTcore三种GPU核心计算单元的任务、结构了解GEMMmacFMA运算了解服务器互联Infiniband显卡互联nvlink
后续
“跟李沐学AI”动手学深度学习pytorch版论文精读等适合科研方向
Andrej Karpathy的系列视频一线实操高手但又温和耐心不故弄玄虚讲话比较舒服是技术老哥味不是那种典型硅谷理工味。
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