神仙级AI大模型入门教程(非常详细)，从零基础入门到精通，从看这篇开始！

一.初聊大模型

1.为什么要学习大模型？

在学习大模型之前，你不必担心自己缺乏相关知识或认为这太难。我坚信，只要你有学习的意愿并付出努力，你就能够掌握大模型，并能够用它们完成许多有意义的事情。在这个快速变化的时代，虽然新技术和概念不断涌现，但希望你能静下心来，踏实地学习。一旦你精通了某项技术，你就能够用它来实现自己的目标，甚至可能找到理想的工作或完成具有挑战性的项目。

在众多的技术中，大模型因其强大的功能和广泛的应用而备受推崇。

那么，为什么要学习大模型呢？

首先，大模型在处理复杂数据和任务时展现出无与伦比的能力，如自然语言处理、图像识别和生成等。其次，大模型能够处理大量的数据，这对于数据挖掘、信息检索和知识发现等领域至关重要。此外，大模型也在推动人工智能的前沿发展，如自动化测试、网络安全和智能决策系统等。

大模型的学习不仅能够提升你的技术能力，还能够帮助你更好地理解数据科学和人工智能的原理。随着大模型在各个行业的应用越来越广泛，掌握这一技术将为你提供更多的职业机会。从科学研究到商业应用，从金融服务到医疗保健，大模型正在成为推动创新和效率提升的关键因素。

学习大模型不仅是因为它们在当今和未来的技术领域中占据重要地位，更是因为它们有能力解决复杂问题并创造新的可能性。

2.大模型的优势

大模型最大的优势在于其强大的功能和广泛的应用。有时候，研究人员或开发者的需求不仅仅是快速的运行速度，而是能够处理复杂问题的能力。对于很多挑战性的任务，使用大模型能够大大减轻程序设计的负担，从而显著提高项目的质量。其易用性和灵活性也能让新手迅速上手。

虽然大模型在底层运算上可能不如一些特定的算法快速，但大模型清晰的结构和强大的能力能够解放开发者的大量时间，同时也能方便地与其他技术（如传统机器学习算法）结合使用。

因此，从来没有一种技术能够像大模型这样同时深入到这么多领域，并且大模型支持跨平台操作，也支持开源，拥有丰富的预训练模型。尤其随着人工智能的持续火热，大模型 在学术界和工业界的关注度持续攀升，越来越多的技术爱好者、行业关注者也都开始学习和应用大模型。

3、大模型学习建议

在学习大模型的过程中，不要因为自己的基础薄弱或者之前没有接触过相关领域就想要放弃。记住，很多人在起跑线前就选择退出，但只要你沉下心来，愿意付出努力，就一定能够掌握。在学习的过程中，一定要亲自动手去实践，因为只有通过编写代码、实际操作，你才能够逐渐积累经验。

同时，遇到错误和挑战也是不可避免的，甚至可以说是学习的一部分。当你遇到错误时，学会利用各种资源去解决，比如搜索引擎、开源论坛、社区和学习群组，这些都是你提升学习能力的好帮手。如果实在找不到错误的解决办法，可以来公众号或者相关学习平台上寻求帮助。

• 先从了解大模型的基础知识开始，可以通过阅读相关书籍、学术论文或者参加在线课程。
  学习过程中不要只看理论知识，一定要动手实践。可以尝试使用一些开源的大模型框架，如TensorFlow、PyTorch等，进行实际操作。
• 在掌握基础理论后，可以尝试参与一些实际项目，比如数据分析、自然语言处理、图像识别等，将理论应用到实践中。遇到问题时不要害怕，要学会利用网络资源、开源社区和专业论坛寻求帮助。
• 不断深化学习，可以参加一些专业培训课程，或者深入研究最新的学术论文，保持对大模型领域的最新动态的了解。

学习路上没有捷径，只有坚持。但通过学习大模型，你可以不断提升自己的技术能力，开拓视野，甚至可能发现一些自己真正热爱的事业。最后，送给你一句话，希望能激励你在学习大模型的道路上不断前行：

If not now, when? If not me, who?
如果不是为了自己奋斗，又是为谁；如果不是现在奋斗，什么时候开始呢？

关于大模型技术储备

学好大模型不论是对就业还是开展副业赚钱都非常有利，但要想掌握大模型技术，还是需要有一个明确的学习规划。这里，我为大家分享一份完整的大模型学习资料，希望能帮助那些想要学习大模型的小伙伴们。

AI大模型入门基础教程

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

• 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

今天只要你给我的文章点赞，我私藏的大模型学习资料一样免费共享给你们，来看看有哪些东西。

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的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。

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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

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、AI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。

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-3.5 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
• …

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
• …

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
• …

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
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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