核心内容摘要
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2026年大模型技术持续爆发已深度渗透互联网、金融、医疗等多个行业相关人才缺口持续扩大成为程序员转型、小白入行AI的最优赛道之一。
本文为2026年全新修订版结合当前大模型技术趋势和入门痛点整理了一份从目标定位到职业落地的完整转型攻略拆解每一步学习重点、实操方法和资源帮助小白、程序员从零开始高效切入大模型领域少走弯路、快速上岸。
明确目标与方向2026年适配版转行大模型首要任务是找准定位——避免盲目跟风学习结合自身基础小白/程序员和兴趣选择方向才能提升学习效率、降低转型难度。
2026年大模型领域核心方向已进一步细分主要分为4类适配不同基础人群
大模型开发适配有编程基础的程序员核心是参与大模型的训练、微调和优化侧重代码实操和模型调优能力。
2026年更注重轻量化模型开发适配中小企业落地无需深耕超大规模模型训练重点掌握预训练模型微调、参数优化等核心技能入门门槛较往年有所降低适合有Python、深度学习基础的程序员转型。
大模型应用适配小白程序员入门首选将大模型落地到具体业务场景是2026年需求最旺盛、入门最容易的方向无需深厚的数学和算法基础。
核心涵盖自然语言处理NLP、计算机视觉CV、多模态交互等比如开发AI聊天机器人、图片生成工具、文本润色系统等小白可从工具调用、简单二次开发入手程序员可结合自身业务经验快速转型。
大模型研究适配有数学/算法基础的程序员侧重大模型的理论研究探索新的算法、架构和技术突破比如优化Transformer架构、提升模型推理速度、解决多模态融合难点等。
2026年重点关注高效训练、低资源适配等研究热点适合对数学、算法有浓厚兴趣愿意深耕技术底层的程序员小白不建议优先选择。
大模型工程适配有运维/开发基础的程序员负责大模型的部署、运维、性能优化和工程化落地是连接模型开发与实际应用的核心环节。
2026年重点需求是云原生部署、边缘端模型适配、高并发场景优化适合有服务器运维、项目工程化经验的程序员小白可先从基础部署工具学习逐步进阶。
补充建议小白优先选择「大模型应用」方向
个月可实现入门就业程序员可根据自身基础选择「开发」或「工程」方向复用现有编程能力缩短转型周期。
掌握基础知识2026年入门必备小白/程序员差异化指南无论小白还是程序员基础知识都是入门大模型的基石。
2026年入门要求更侧重「实用化」无需死磕复杂理论重点掌握能直接应用的知识和工具以下是分模块拆解适配不同基础人群一编程语言与工具必学优先级排序
Python核心中的核心所有人必学大模型领域唯一主流编程语言小白从基础语法入手程序员可跳过基础重点攻克大模型相关高频用法。
小白重点熟练掌握语法、数据结构列表、字典、集合、控制流if/for/while、函数定义与调用会使用基础模块os、sys无需深入高级特性能看懂、写简单代码即可。
程序员重点聚焦Python高级特性装饰器、迭代器、生成器、多线程/多进程适配模型并行计算熟练使用虚拟环境conda、venv规范代码编写符合PEP8规范为后续模型开发打基础。
深度学习框架优先PyTorch2026年主流2026年PyTorch凭借简洁的API、丰富的生态和研究领域的主导地位成为大模型开发/应用的首选框架TensorFlow可作为辅助学习部分企业legacy项目仍在使用。
核心学习重点模型结构定义、数据集加载Dataset、DataLoader、优化器设置Adam、SGD、模型训练与评估的完整流程无需深入框架底层源码重点是能熟练调用完成基础模型的搭建和训练。
补充小白可借助PyTorch官方入门教程2026年更新版跟着实操案例学习
周可掌握基础用法程序员可快速上手重点练习框架在大模型微调中的应用。
数据处理与大模型工具2026年新增重点这是小白与程序员拉开入门速度的关键2026年无需从零搭建工具重点掌握现成工具的使用提升效率Pandas、NumPy数据清洗、转换、统计的核心工具小白需掌握基础的数据读取read_csv、缺失值处理、数据筛选程序员可复用现有知识重点练习大规模数据集的高效处理。
Hugging Face2026年最核心的大模型工具库提供海量预训练模型BERT、GPT-4系列、Llama 3等、一键微调工具、推理接口小白可直接调用模型完成简单任务如文本生成、分类程序员可深入学习自定义微调、模型封装。
新增工具LangChain大模型应用开发框架用于搭建聊天机器人、问答系统、Gradio快速构建模型演示界面2026年企业高频需求入门简单建议优先学习。
二数学基础按需学习不盲目死磕数学是大模型的底层逻辑但2026年入门无需精通所有知识点按需取舍重点掌握「能直接应用」的内容
线性代数必备最基础核心矩阵运算加法、乘法、转置、向量的点积/叉积理解“矩阵表示模型权重”的逻辑即可无需深入复杂的特征值分解、矩阵求逆小白可跳过推导记住结论和用法。
概率论与统计重点影响模型调优核心概率分布正态分布、均匀分布、贝叶斯定理、最大似然估计理解“模型训练中的随机性”如随机梯度下降、“数据噪声的处理”小白可结合实际案例理解程序员可深入掌握其在模型调优中的应用。
微积分入门可简化核心梯度、导数、链式法则知道“梯度下降是模型优化的核心方法”理解“导数表示参数变化对损失函数的影响”即可小白无需推导复杂公式程序员可重点掌握链式法则在反向传播中的应用。
三机器学习与深度学习基础衔接大模型的关键
机器学习基础小白必学程序员可快速回顾无需学习所有算法重点掌握3类核心算法理解机器学习的基本思想线性回归理解“输入与输出的线性关系”掌握模型训练、损失计算的基本逻辑是入门机器学习的基础。
决策树/随机森林理解“分类与回归的核心思路”无需深入源码重点是掌握“特征选择”“模型评估”的基本方法。
SVM支持向量机了解其“寻找最优分类超平面”的核心思想重点掌握其在小样本数据中的应用逻辑适配大模型微调中的小样本场景。
深度学习基础所有人必学核心掌握3个概念衔接大模型学习神经网络理解神经元、网络层、激活函数ReLU、Sigmoid的作用知道“多层神经网络可拟合复杂数据”。
反向传播理解其“计算梯度、更新模型参数”的核心流程无需推导公式重点是知道“反向传播是模型训练的核心步骤”。
损失函数掌握常见损失函数MSE、Cross-Entropy的用途知道“损失函数越小模型性能越好”以及如何根据任务选择合适的损失函数。
深入学习大模型技术2026年核心重点贴合行业需求基础知识掌握后进入大模型核心技术学习2026年重点聚焦「实用化技术」摒弃过时内容重点学习能直接应用、企业高频需求的知识点一Transformer架构大模型的核心必学Transformer是所有大模型GPT、BERT、Llama等的核心架构2026年入门无需死磕论文推导重点理解核心组件的作用和工作逻辑能看懂架构图、说出核心原理即可。
核心学习重点自注意力机制Self-Attention理解其“捕捉序列数据长距离依赖”的优势知道“如何计算每个token与其他token的关联度”无需推导注意力分数的计算公式。
多头注意力机制Multi-Head Attention掌握其“拆分注意力、捕捉多维度特征”的逻辑了解其在Transformer中的位置和作用。
二预训练与微调2026年入门核心技能必练2026年大模型训练已进入“预训练微调”的主流模式无需从零训练大模型成本高、难度大重点掌握“利用预训练模型通过微调适配具体任务”这是企业入门岗位的核心要求。
预训练理解为主无需实操核心了解预训练模型的训练逻辑——在大规模无监督数据文本、图像上训练学习通用特征如语言语义、图像轮廓掌握2026年主流预训练模型GPT-
Llama
BERT-base、CLIP的特点和适用场景知道“不同任务选择不同的预训练模型”如文本分类选BERT文本生成选GPT多模态选CLIP。
微调实操为主必须练习核心掌握在小规模任务数据上微调预训练模型的完整流程这是小白/程序员入门的关键实操技能2026年重点练习“轻量化微调”适配个人电脑无需高端GPU。
实操重点使用Hugging Face Transformers库完成文本分类、文本生成的微调任务掌握“数据集准备、模型加载、参数设置、训练评估、模型保存与调用”的完整流程小白可先使用Colab免费GPU实操程序员可在本地搭建环境练习。
补充2026年新增“LoRA微调”低秩适配微调轻量化、速度快无需修改预训练模型全部参数是企业高频使用的微调方法建议重点学习。
三大模型优化程序员重点小白了解即可随着大模型落地场景增多模型优化成为2026年企业核心需求重点解决“模型体积大、推理慢、部署难”的问题适合有编程/运维基础的程序员深入学习小白可了解核心技术方向无需深入实操。
模型压缩高频需求核心技术知识蒸馏将大模型知识迁移到小模型、剪枝去除无用参数、量化将高精度参数转为低精度如FP32转FP16重点理解每种技术的核心逻辑和适用场景程序员可练习使用Hugging Face Accelerate库实现简单的模型量化和剪枝。
分布式训练进阶内容核心掌握多GPU、多节点的训练方法解决“大模型训练显存不足、速度慢”的问题重点学习PyTorch Distributed、Horovod等分布式框架的基础用法了解“数据并行、模型并行”的区别适合有工程化基础的程序员进阶学习。
四大模型应用小白/程序员重点贴合2026年业务场景2026年大模型应用已全面落地重点学习3个主流领域掌握核心应用场景和实操方法可直接对接企业入门岗位需求
自然语言处理NLP入门首选需求最旺核心场景文本分类情感分析、新闻分类、文本生成文案、摘要、代码生成、问答系统智能客服、知识库问答、机器翻译重点实操“文本分类”和“简单文本生成”小白可使用LangChain预训练模型快速搭建简单的问答机器人程序员可结合业务场景开发定制化NLP工具。
计算机视觉CV进阶方向适配有编程基础者核心场景图像生成扩散模型、GAN、目标检测YOLO系列、图像分类2026年重点学习“图像生成”需求爆发小白可使用Stable Diffusion、DALL-E API快速生成图像程序员可练习微调扩散模型适配具体生成需求如产品图、插画生成。
多模态模型2026年热点重点关注核心融合文本、图像、音频等多种数据实现跨模态交互如图文生成、语音转文本摘要主流模型CLIP图文匹配、DALL-E 3图文生成、GPT-4V多模态理解重点理解“多模态数据的处理逻辑”小白可调用API实操程序员可学习多模态模型的微调与部署提升竞争力。
实践项目2026年入门实操小白/程序员可直接上手理论学习再多不如实操一个项目——实践是掌握大模型技术的关键也是求职时的核心竞争力。
以下4个项目从易到难适配小白和程序员可直接使用公开数据集和工具无需从零搭建重点练习“完整流程”数据准备→模型选择→微调/调用→评估→部署演示
文本分类小白入门首选难度★★☆项目目标使用BERT或Llama 3微调实现电影评论情感分类正面/负面掌握大模型微调的完整流程。
实操细节使用IMDB电影评论公开数据集可从Hugging Face Datasets获取用PyTorchTransformers库完成数据集加载、模型微调、训练评估最后用Gradio搭建简单的演示界面输入电影评论输出情感标签。
补充小白可使用Colab免费GPU按照网上的分步教程实操1周可完成程序员可优化模型性能如使用LoRA微调、调整参数提升分类准确率。
简单问答系统小白/程序员适配难度★★★项目目标基于BERT或GPT-
5-turbo搭建一个简单的问答系统输入问题输出准确答案如基于《西游记》知识库的问答。
实操细节使用SQuAD公开问答数据集或自行整理简单的知识库如Excel表格用LangChain框架加载预训练模型实现“问题解析→知识库匹配→答案生成”的完整流程最后部署为简单的网页演示版Gradio即可实现。
文本生成工具程序员重点难度★★★☆项目目标使用GPT-2或Llama 3微调实现“文案生成”如产品文案、朋友圈文案掌握文本生成类模型的微调与调用。
实操细节自行整理文案数据集如爬取电商产品文案用Hugging Face Transformers库微调模型优化生成效果调整温度系数、最大生成长度最后封装为Python脚本可直接输入关键词生成对应文案。
图像生成演示工具进阶项目难度★★★☆项目目标调用Stable Diffusion API搭建一个图像生成工具输入文本描述如“一只可爱的猫咪卡通风格蓝色背景”生成对应图像。
实操细节使用Stable Diffusion WebUI或用Python调用API结合Gradio搭建演示界面优化文本描述与图像生成的匹配度程序员可尝试微调扩散模型生成特定风格的图像如企业LOGO、产品图。
补充建议每个项目完成后将代码上传到GitHub标注详细的操作步骤和注释既是对学习的
总结也是求职时的重要背书企业非常看重实操项目经验。
参与开源社区2026年快速提升积累人脉与经验开源社区是大模型学习的“免费宝库”尤其是对于小白和程序员参与开源社区可以接触最新技术、学习优秀代码、结识行业同行、积累项目经验甚至获得企业内推机会2026年重点关注以下4个开源社区/项目适配入门人群
Hugging Face入门首选必关注核心优势2026年全球最大的大模型开源社区提供海量预训练模型、工具库、数据集和实操教程还有活跃的讨论区小白可在这里找数据集、学微调教程程序员可阅读源码、提交代码贡献如修复简单BUG、优化文档快速提升技术能力。
参与方式注册账号star热门模型仓库如transformers、datasets跟随社区教程实操在讨论区提问、解答问题尝试提交简单的PRPull Request。
OpenAI关注前沿了解趋势核心优势大模型领域的标杆2026年持续发布GPT系列、多模态模型的最新进展和开源工具关注其开源项目和技术博客可及时了解行业前沿趋势如模型优化、新应用场景适合所有入门者。
参与方式关注OpenAI GitHub仓库和官方博客尝试使用其开源工具如OpenAI API参与社区讨论了解最新模型的应用方法。
PyTorch Lightning程序员重点简化训练流程核心优势基于PyTorch的开源框架封装了训练流程简化代码编写无需重复写训练循环2026年被广泛应用于大模型训练和微调适合有编程基础的程序员学习提升项目开发效率。
参与方式学习官方文档用PyTorch Lightning重构自己的实践项目提交代码优化建议参与社区讨论解决项目中遇到的问题。
国内开源社区适配中文用户小白友好补充2026年国内大模型开源社区快速发展如字节跳动即梦AI字节跳动旗下AI创作平台提供中文预训练模型和实操教程、阿里云PAI、百度飞桨中文文档、教程更适配国内入门者小白可重点关注获取中文学习资源和国内行业动态。
参与建议无需盲目追求“提交核心代码”小白可从“阅读源码、提问、整理教程”入手程序员可结合自身基础提交简单的代码贡献重点是积累经验、拓宽视野。
学习资源推荐2026年全新整理小白/程序员适配整理了2026年最新、最实用的学习资源涵盖在线课程、书籍、论文、博客按需选择避免盲目搜集资源节省时间一在线课程优先免费入门友好
CourseraAndrew Ng《深度学习专项课程》2026年修订版推荐理由深度学习领域的经典课程Andrew Ng授课2026年更新了大模型相关内容系统讲解深度学习基础、Transformer架构、预训练与微调适合小白入门、程序员回顾基础免费旁听付费可获取证书。
字节跳动即梦AI《大模型入门实操课程》免费中文推荐理由字节跳动旗下AI创作平台推出的入门课程2026年全新上线适配中文用户重点讲解大模型应用、微调实操搭配字节跳动开源的中文预训练模型小白可直接跟着实操无需担心语言和难度问题。
Fast.ai《面向实践的大模型课程》免费推荐理由侧重实操2026年更新了大模型应用和微调案例适合有一定Python基础的小白和程序员跟着课程可快速完成多个实践项目提升动手能力。
二书籍重点3本无需多买
《深度学习》Ian Goodfellow2026年修订版推荐理由深度学习经典教材被称为“深度学习圣经”2026年更新了大模型相关章节全面讲解数学基础、深度学习算法、Transformer架构适合程序员深入学习小白可重点阅读前
章掌握基础概念。
《动手学深度学习》李沐2026年第3版推荐理由最适合中文入门者的实践指南2026年新增了大模型微调、LangChain应用、多模态模型等内容搭配大量PyTorch实操代码小白和程序员可跟着代码一步步学习快速上手实操。
《大模型应用开发实战》2026年新书推荐理由聚焦大模型实用化开发讲解Hugging Face、LangChain、Gradio等工具的使用以及文本生成、问答系统、图像生成等项目的完整开发流程适合小白和程序员学习可直接对接企业岗位需求。
三论文与博客碎片化学习了解前沿
论文重点2篇无需精读理解核心- 《Attention is All You Need》Transformer架构的核心论文2026年入门无需精读公式重点看架构图和核心逻辑了解自注意力机制的作用。
- 《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》2026年高频使用的微调方法论文理解LoRA微调的核心逻辑掌握其在大模型微调中的应用。
博客重点3个碎片化学习适配CSDN用户- CSDN大模型专栏国内程序员最集中的学习平台很多从业者分享实操教程、项目经验、求职技巧小白可搜索“大模型入门”“BERT微调”程序员可关注行业大佬的博客了解企业实操经验。
- Medium国外技术博客有大量大模型相关的技术文章2026年重点关注轻量化微调、多模态应用相关内容可借助翻译工具阅读。
- 字节跳动即梦AI博客中文博客更新大模型技术动态、实操教程、国内行业趋势适配中文用户小白和程序员可重点关注。
职业发展建议2026年适配小白/程序员差异化指导学习大模型的最终目的是实现职业转型或晋升结合2026年大模型行业趋势给小白和程序员提供3点核心职业建议帮助快速落地就业、提升竞争力一构建个人品牌所有人必做提升求职竞争力
GitHub打造个人技术名片核心将实践项目、学习笔记、代码封装上传到GitHub规范代码注释完善项目README说明项目目标、实操步骤、依赖环境小白可上传入门项目如文本分类、问答系统程序员可上传优化后的项目如模型压缩、多模态应用定期更新吸引雇主关注。
技术分享提升知名度核心在CSDN、知乎、小红书等平台分享大模型学习心得、实操教程、项目复盘比如“小白从零微调BERT全过程”“2026年大模型入门工具推荐”既能帮助其他学习者也能提升自己的
总结和表达能力建立个人技术品牌甚至获得企业内推机会。
参加技术会议和比赛核心2026年有很多大模型相关的技术会议如WAIC、CCF-GAIR和比赛如字节跳动即梦AI大赛、阿里云大模型应用大赛小白可参加入门组比赛积累经验程序员可参加进阶组比赛展示技术实力获奖经历会成为求职时的加分项还能结识行业专家和同行。
二寻找实习/全职机会2026年岗位适配
小白优先入门岗位积累经验核心岗位大模型应用工程师助理、AI训练师、大模型运维助理重点关注中小企业门槛低、注重实操无需追求大厂先积累项目经验掌握基础实操技能
年后再跳槽提升。
程序员复用现有基础快速转型核心岗位大模型开发工程师、大模型工程化工程师、多模态应用工程师重点关注大厂字节跳动、阿里、百度和优质初创公司大厂注重基础和技术深度初创公司注重实操和业务落地可根据自身需求选择。
补充2026年字节跳动即梦AI等国内平台持续扩招重点招聘大模型应用、微调、部署相关人才对小白和程序员都很友好可重点关注其招聘信息。
三持续学习大模型领域必备避免被淘汰大模型技术更新速度极快2026年的主流技术可能2027年就会有新的优化和突破保持持续学习的习惯才能跟上行业步伐- 关注行业动态定期看技术博客、开源社区、官方公告了解最新模型、工具和应用场景。
- 深耕核心技能不要盲目追求“学得多”重点深耕
个方向如大模型应用、模型微调成为该方向的入门专家。
- 交流学习加入大模型学习社群、开源社区与同行交流经验解决学习和工作中遇到的问题拓宽视野。
八、
常见问题解答2026年小白/程序员高频疑问精准解答
没有机器学习基础小白能转行大模型吗可以2026年大模型入门门槛已降低小白可从「大模型应用」方向入手无需先精通机器学习。
建议先花
个月掌握Python基础和简单的深度学习概念如神经网络、损失函数再学习大模型应用和微调实操配合实践项目
个月可实现入门就业。
核心是有决心、多实操不要害怕数学和代码。
程序员转行大模型需要多长时间视个人基础而定通常
个月即可实现转型- 有Python、深度学习基础如做过CV、NLP项目3个月左右重点学习Transformer架构、大模型微调、LoRA等核心技术补充实践项目即可投递入门岗位。
- 只有编程基础无深度学习经验
个月先花
个月补深度学习基础再学习大模型核心技术和实操积累
个实践项目即可转型。
2026年大模型领域的职业前景如何值得转行吗非常值得2026年大模型领域职业前景广阔核心优势有3点- 需求大随着大模型在各行业落地开发、应用、工程化等方向人才缺口持续扩大岗位充足。
- 薪资高入门岗位薪资普遍高于传统编程岗位如Java、前端有
年经验后薪资涨幅明显。
- 发展稳大模型是AI领域的长期主流方向技术持续迭代不会短期过时且可横向拓展如从应用转向开发、研究职业发展空间大。
小白/程序员学习大模型最容易踩的坑是什么如何避免最常见的3个坑避开就能少走很多弯路坑1盲目死磕数学和论文忽略实操。
建议小白/程序员优先学实用知识和工具数学和论文按需学习重点放在实操和项目上。
坑2追求“学得多”不聚焦。
建议重点深耕
个方向如小白聚焦应用程序员聚焦开发/工程不要同时学多个方向避免贪多嚼不烂。
坑3只学不练没有实践项目。
建议每学习一个知识点就搭配对应的实操完成
个完整的实践项目项目是求职的核心竞争力。
最后2026年是大模型转型的黄金期无论是小白还是程序员只要找准方向、系统学习、多实操、多积累都能成功跻身大模型领域。
希望这份攻略能帮助你少走弯路从零开始实现职业升级在AI浪潮中抓住机遇最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。
再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。
对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说现在正是最好的学习时机行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高只要找准学习方向稳步提升技能就能轻松摆脱“低薪困境”抓住AI时代的职业机遇。
如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。
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大模型学习路线
从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。
入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里
AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】
大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。
大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-
5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。
快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。
掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。
为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。
到此为止大概2个月的时间。
你已经成为了一名“AI小子”。
那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容
这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。
本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。
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