大模型零基础教程（非常详细），大模型入门到精通，收藏这一篇就够了！

什么是大模型

大模型，是指在人工智能领域，特别实在自然语言处理和机器学习中，拥有大量参数的深度学习模型。

这些模型通过在大规模数据集上进行训练，能够学到丰富的数据表示和模式，从而在各种任务上表现出色，如文本生成，语言理解，图像识别等。

大模型是具有大量参数和复杂结构的模型，这些模型通常具数十亿甚至数万亿个参数，能够处理大规模的数据和复杂的任务。

通常使用深度学习技术，如深度神经网络，可以从数据中学习并提取特征来执行各种任务。

如何学习

前置知识 Python基础 Linux基础

（1）学习目的

• 掌握Python基础，熟悉常用的Python库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等

• 具备NLP相关的基础知识，包括文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等。

• 对大模型有一定了解，包括transfermer模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等。

  （2）参考内容

• 廖雪峰Python教程

  （3）学习要求

• 熟练掌握并能够编写基础的Python函数、语法等，能够熟练使用Linux系统

Step1：NPL相关基础知识

（1）学习目的

• 了解文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等基础知识

• 掌握自然语言处理（NPL)相关技术，如分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。

• 掌握机器学习的数据预处理、特征提取、分类、回归等基础算法，并了解在NPL领域的应用。

• 了解大规模NPL任务中的常用技术和方法，如深度学习中的transfermer模型、BERT、GPT等。

  （2）参考内容

  李沐 动手学深度学习

  （3）学习要求

  理解并掌握机器学习、深度学习、自然语言处理的基础概念，最好能阅读并吸收课程中提到的经典论文，能够独立实现在colab上训练模型（小模型）

Step2：GPT API调用及Prompt设计

（1）学习目的

• 了解GPT API的调用方式和基本操作，熟悉Prompt设计技巧和要点，能够结合自己的任务调用API实现对应的任务代码

  （2）学习要求

  了解大模型以及对应NPL知识的基础原理，能够熟练调用GPT API，编写Prompt完成各种任务

Step3：模型微调

（1）学习目的：了解常见的微调模型的基本流程和原理，熟练数据集的构造、训练、评估等过程，能够独立构建QA对，在服务器上对模型进行微调

（2）学习要求

能够独立完成大模型的微调数据构建、训练以及部署工作

Step4：RAG(外挂数据库）

（1）学习目的

RAG作为目前最火的一个LLM落地方向，可以结合私有数据（表格、word、txt、pdf、数据库皆可）实现本地回答，且训练成本较低，可以快速实现效果

（2）学习内容

• LangChain

• FastGPT

• LangChain-Chatchat（快速部署框架）

• DB-GPT

  （3）学习要求

  能够在本地实现基于大模型的外挂部署方案。

如何学习AI大模型 ？

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。 （全套教程文末领取哈）

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• 基于大模型全栈工程实现 （前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 ： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 ， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力 ： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习

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