第一階段：基礎理論入門

目標：了解大模型的基本概念和背景。

內容：

人工智能演進與大模型興起。

大模型定義及通用人工智能定義。

GPT模型的發展歷程。

第二階段：核心技術解析

目標：深入學習大模型的關鍵技術和工作原理。

內容：

算法的創新、計算能力的提升。

數據的可用性與規模性、軟件與工具的進步。

生成式模型與大語言模型。

Transformer架構解析。

預訓練、SFT、RLHF。

第三階段：編程基礎與工具使用

目標：掌握大模型開發所需的編程基礎和工具。

內容：

Python編程基礎。

Python常用庫和工具。

提示工程基礎。

第四階段：實戰項目與案例分析

目標：通過實戰項目深化理論知識和提升應用能力。

內容：

實戰項目一：基于提示工程的代碼生成。

實戰項目二：基于大模型的文檔智能助手。

實戰項目三：基于大模型的醫學命名實體識別系統。

案例分析：針對每個實戰項目進行詳細的分析和討論。

第五階段：高級應用開發

目標：掌握大模型的高級應用開發技能。

內容：

大模型API應用開發。

RAG (Retrieval-Augmented Generation)。

向量檢索與向量數據庫。

LangChain、Agents、AutoGPT。

第六階段：模型微調與私有化部署

目標：學習如何對大模型進行微調并私有化部署。

內容：

私有化部署的必要性。

HuggingFace開源社區的使用。

模型微調的意義和常見技術。

第七階段：前沿技術探索

目標：探索大模型領域的前沿技術和未來趨勢。

內容：

多模態模型。

參數高效微調技術。

深度學習框架比較。

大模型評估和benchmarking。

如何學習AI大模型？

大模型時代，火爆出圈的LLM大模型讓程序員們開始重新評估自己的本領。 “AI會取代那些行業？”“誰的飯碗又將不保了？”等問題熱議不斷。

不如成為「掌握AI工具的技術人」，畢竟AI時代，誰先嘗試，誰就能占得先機！

想正式轉到一些新興的 AI 行業，不僅需要系統的學習AI大模型。同時也要跟已有的技能結合，輔助編程提效，或上手實操應用，增加自己的職場競爭力。

但是LLM相關的內容很多，現在網上的老課程老教材關于LLM又太少。所以現在小白入門就只能靠自學，學習成本和門檻很高

那么針對所有自學遇到困難的同學們，我幫大家系統梳理大模型學習脈絡，將這份 LLM大模型資料 分享出來：包括LLM大模型書籍、640套大模型行業報告、LLM大模型學習視頻、LLM大模型學習路線、開源大模型學習教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 掃描下方二維碼領取🆓↓↓↓

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學習路線

第一階段： 從大模型系統設計入手，講解大模型的主要方法；

第二階段： 在通過大模型提示詞工程從Prompts角度入手更好發揮模型的作用；

第三階段： 大模型平臺應用開發借助阿里云PAI平臺構建電商領域虛擬試衣系統；

第四階段： 大模型知識庫應用開發以LangChain框架為例，構建物流行業咨詢智能問答系統；

第五階段： 大模型微調開發借助以大健康、新零售、新媒體領域構建適合當前領域大模型；

第六階段： 以SD多模態大模型為主，搭建了文生圖小程序案例；

第七階段： 以大模型平臺應用與開發為主，通過星火大模型，文心大模型等成熟大模型構建大模型行業應用。

👉學會后的收獲：👈

? 基于大模型全棧工程實現（前端、后端、產品經理、設計、數據分析等），通過這門課可獲得不同能力；

? 能夠利用大模型解決相關實際項目需求： 大數據時代，越來越多的企業和機構需要處理海量數據，利用大模型技術可以更好地處理這些數據，提高數據分析和決策的準確性。因此，掌握大模型應用開發技能，可以讓程序員更好地應對實際項目需求；

? 基于大模型和企業數據AI應用開發，實現大模型理論、掌握GPU算力、硬件、LangChain開發框架和項目實戰技能， 學會Fine-tuning垂直訓練大模型（數據準備、數據蒸餾、大模型部署）一站式掌握；

? 能夠完成時下熱門大模型垂直領域模型訓練能力，提高程序員的編碼能力： 大模型應用開發需要掌握機器學習算法、深度學習框架等技術，這些技術的掌握可以提高程序員的編碼能力和分析能力，讓程序員更加熟練地編寫高質量的代碼。

1.AI大模型學習路線圖
2.100套AI大模型商業化落地方案
3.100集大模型視頻教程
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5.LLM面試題合集
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