大模型开发整体大纲路线
编辑日期: 2024-07-13 文章阅读: 次
1. 基础知识
数学基础
线性代数
了解矩阵和向量运算，这是神经网络的基础。
- 参考书籍：《线性代数及其应用》 by Gilbert Strang
- 在线课程：MIT OpenCourseWare 的线性代数课程
微积分
理解微积分，特别是偏导数和梯度下降。
- 参考书籍：《微积分：一种现代方法》 by Tom M. Apostol
- 在线课程：Khan Academy 的微积分课程
概率与统计
理解概率分布、期望和方差，及其在机器学习中的应用。
- 参考书籍：《概率导论》 by Dimitri P. Bertsekas 和 John N. Tsitsiklis
- 在线课程：Coursera 的概率与统计课程
2. 编程基础
Python
学习Python编程语言，这是AI和机器学习中最常用的语言。
本站Python学习教程：
数据处理库
熟悉NumPy、Pandas等数据处理库。
3. 机器学习基础
基本概念
了解监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念。
参考书籍：《机器学习》 by Tom M. Mitchell
经典算法
学习线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等经典机器学习算法。
在线资源：Kaggle 机器学习竞赛和教程
4. 深度学习
神经网络基础
理解神经元、前向传播、反向传播等基本概念。
参考书籍：《深度学习》 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 和 Aaron Courville
深度学习框架
学习TensorFlow或PyTorch等深度学习框架的使用。
在线资源：TensorFlow 和 PyTorch 的官方教程
5. 大模型开发
自然语言处理（NLP）
学习处理文本数据的技术，如词嵌入、序列到序列模型、注意力机制等。
参考书籍：《深度学习自然语言处理》 by Yoav Goldberg
大规模预训练模型
了解BERT、GPT等大规模预训练模型的架构和训练方法。
研究论文：BERT, GPT-2/3 的原始论文
实践项目：Hugging Face 的 Transformers 库
分布式训练
学习如何在多个GPU/TPU上进行分布式训练，以处理大规模数据和模型。
在线资源：TensorFlow 和 PyTorch 的分布式训练教程
6. Llama3框架
Llama3简介
了解Llama3框架的基本概念和用途。
参考资源：Llama3 官方文档
安装与配置
学习如何安装和配置Llama3框架。
官方文档提供详细的安装步骤和配置指南。
基础操作
熟悉Llama3的基本操作，包括数据加载、模型定义和训练。
官方教程和示例代码
进阶使用：深入学习Llama3的高级功能，如自定义模型、优化和调参。
7. 微调模型
微调概念
了解微调（Fine-tuning）的基本概念和原理。
在线资源：微调模型指南
微调Llama3
学习如何在Llama3框架中进行模型微调。
官方文档和示例代码
实践项目：通过实际项目进行微调练习，如文本分类、命名实体识别等。
8. LangChain 框架学习
9. 实践项目和竞赛
Kaggle：参与Kaggle竞赛，通过实际项目提升技能。
开源项目：在GitHub上寻找并贡献于开源的AI项目。
个人项目：选择一个感兴趣的领域，如图像识别、语言翻译，进行个人项目开发。
10. 持续学习
阅读论文
定期阅读最新的AI研究论文，保持对领域前沿的了解。
网站：arXiv、Google Scholar
参加会议：参加AI相关的会议和研讨会，如NeurIPS、ICML等。
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通过以上步骤，你可以逐步掌握AI大模型开发的技能，并在实践中不断提升自己。
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