一、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。
二、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？
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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 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、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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