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很明显#xff0c;这是一个偏学术方向的指南要求#xff0c;所以我会把整个LLM应用的从数学到编程语言#xff0c;从框架到常用模型的学习方法#xff0c;给你捋一个通透。也可能是不爱学习的劝退文。
通常要达到熟练的进行LLM相关的学术研究与开发#xff0c;至少…前言
很明显这是一个偏学术方向的指南要求所以我会把整个LLM应用的从数学到编程语言从框架到常用模型的学习方法给你捋一个通透。也可能是不爱学习的劝退文。
通常要达到熟练的进行LLM相关的学术研究与开发至少你要准备 数学、编码、常用模型的知识还有LLM相关的知识的准备。
TL;DR
要求总结 数学知识线性代数、高数、概率 开发语言Python, C/C 开发框架Numpy/Pytorch/Tensorflow/Keras/Onnx 常用模型MLP、CNN、RNN、TransformerGPT-2、RWKV、Mamba、TTT LLM相关Prompt各种理论框架RAG各种技术FineTune的几种方法 好了开始正式的劝退版吧。
数学是基础但是对于研究生来讲可能又不是大问题。 通常数学对于毕业后的人来讲需要简单的看一下对于一个研究生一年级的人来讲不是问题。毕竟线性代数、高数、概率都是必考。只有凸优化这东西可能是门需要自己再看一下的课程。
线性代数关键概念包括向量、矩阵、。重要的公式涉及矩阵乘法、及特征值方程Avλv其中 A是矩阵v 是特征向量λ是特征值。
高数基本是微积分重点是理解极限、导数和积分的概念。函数 f(x) 在点 x的导数由f′(x)limh→0 f(xh)−f(x) 给出基本微积分定理将微分与积分联系起来。
概率关键点包括概率公理、条件概率、随机变量和分布。例如贝叶斯定理由P(A∣B)P(B∣A)P(A)/P(B)给出它帮助在发生B 的情况下更新 A 的概率。
凸优化关注目标函数的问题。关键概念包括凸集、凸函数、梯度下降。梯度下降更新规则可以表示为 xn1 xn −α∇f(xn )其中 α是学习率。可能你需要在此努力一下。
编码以前需要大量的时间现在你只需要适应AI的Copilot 原来编码我要写一堆的但是最近的AI告诉我Cursor或者任意的AI大模型都可以指导你完成基本的编码工作了。
所以你只需要知道自己需要下面这些知识就好了。
核心开发语言要掌握Python、C/C。 如果你有更强烈的意愿可以再去研究一下CUDA相关的知识。 Numpy 主要是掌握各种数据的使用方法。 Pytorch 与 Tensor、 Keras 就是完成各种网络及训练的方法。 Onnx就是有些模型是基于它的发布你要会使用它来运行及分析这个模型。 但这些其实只需要你会问AI大模型就好了。
常用模型这些可能是让你了解常识面未来的突破就在历史 MLP、CNN、RNN的典型模型你可能要相对熟悉一点我建议你自己手写一下。
建议是这些网络
LeNet-5: 这是最早的卷积神经网络之一。 AlexNet: AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中表现优异标志着深度学习的广泛应用。 VGGNet: VGGNet以其深度和使用的小3x3而闻名常用的模型有VGG16和VGG19。 ResNet (Residual Networks): ResNet通过引入残差连接解决了深度网络中最著名的版本是ResNet-50、ResNet-101。 Long Short-Term Memory (LSTM):LSTM通过引入门控机制解决了标准RNN中的长期依赖问题是处理序列数据的标准模型之一。 Gated Recurrent Unit (GRU): GRU是LSTM的简化版本具有类似的性能但计算效率更高。 Bidirectional RNN: 这是RNN的一种变体可以同时考虑序列中前后文信息通常用于自然语言任务。 而新一些架构可能你要看RWKV、Mamba、TTT这三个新架构它们的潜力还是不错的。
LLM相关 你的目标是这个其实现在所有做人工智能的基本上都集中在这儿了。而且在卷这样简单的一个架构的各个方面
推荐自己手写一个 Transformer 模型至少要写一个 Attention 的结构。还要看懂下面这个图。你就能体会到一个至简的模型是怎么遵循 Scaling Law的AGI 可能就在这个简单的重复与变大中了 当然了一定要用数据跑个训练。GPT-2的就有非常不错的示范了。
如果你能顺利完成到这儿我想你的水平混个论文搞到研究生毕业在大部分院校应该不是大问题了。如果是TOP几的。。。你自己再想一下吧。
但是如果你觉得这些难想找个效率更高难度更简单的。那我建议你听个课吧。毕竟课程是一个相对体系化而且有人不断的能讲解且解决你的疑问的手段。相当于用钱买了你的时间与知识。
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“最先掌握 AI 的人相较于较晚掌握 AI 的人而言将具备竞争优势。”这句话放在计算机、互联网以及移动互联网的开局时期同样适用。
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阶段 1AI 大模型时代的基础认知 目标深入洞悉 AI 大模型的基本概念、发展历程以及核心原理。 内容 L1.1 人工智能概述与大模型起源探寻。L1.2 大模型与通用人工智能的紧密关联。L1.3 GPT 模型的辉煌发展历程。L1.4 模型工程解析。L1.4.1 知识大模型阐释。L1.4.2 生产大模型剖析。L1.4.3 模型工程方法论阐述。L1.4.4 模型工程实践展示。L1.5 GPT 应用案例分享。
阶段 2AI 大模型 API 应用开发工程 目标熟练掌握 AI 大模型 API 的运用与开发以及相关编程技能。 内容 L2.1 API 接口详解。L2.1.1 OpenAI API 接口解读。L2.1.2 Python 接口接入指南。L2.1.3 BOT 工具类框架介绍。L2.1.4 代码示例呈现。L2.2 Prompt 框架阐释。L2.2.1 何为 Prompt。L2.2.2 Prompt 框架应用现状分析。L2.2.3 基于 GPTAS 的 Prompt 框架剖析。L2.2.4 Prompt 框架与 Thought 的关联探讨。L2.2.5 Prompt 框架与提示词的深入解读。L2.3 流水线工程阐述。L2.3.1 流水线工程的概念解析。L2.3.2 流水线工程的优势展现。L2.3.3 流水线工程的应用场景探索。L2.4 总结与展望。
阶段 3AI 大模型应用架构实践 目标深刻理解 AI 大模型的应用架构并能够实现私有化部署。 内容 L3.1 Agent 模型框架解读。L3.1.1 Agent 模型框架的设计理念阐述。L3.1.2 Agent 模型框架的核心组件剖析。L3.1.3 Agent 模型框架的实现细节展示。L3.2 MetaGPT 详解。L3.2.1 MetaGPT 的基本概念阐释。L3.2.2 MetaGPT 的工作原理剖析。L3.2.3 MetaGPT 的应用场景探讨。L3.3 ChatGLM 解析。L3.3.1 ChatGLM 的特色呈现。L3.3.2 ChatGLM 的开发环境介绍。L3.3.3 ChatGLM 的使用示例展示。L3.4 LLAMA 阐释。L3.4.1 LLAMA 的特点剖析。L3.4.2 LLAMA 的开发环境说明。L3.4.3 LLAMA 的使用示例呈现。L3.5 其他大模型介绍。
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