序列模型:RNN、LSTM、GRU 等。 学习资料 书籍: Jurafsky & Martin,《Speech and Language Processing》 在线课程: Coursera 的“Natural Language Processing with Deep Learning” 第五阶段:大规模语言模型 这一阶段将重点学习大规模预训练模型。 1.Transformer 架构 自注意力机制:自我注意层、多头注意力等。 Transfor...
L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体;同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。 L4级别:大模型微调与私有化部署 L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习...
L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的核心原理,关键技术,以及大模型应用场景;通过理论原理结合多个项目实战,从提示工程基础到提示工程进阶,掌握Prompt提示工程。 L2级别:AI大模型RAG应用开发工程 L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:...
5.LLM 部署及优化技术：部署和优化LLM涉及有效提供预测的策略，同时有效管理计算资源。这包括模型量化(减少数字的精度以节省内存)、模型修剪(移除不那么重要的权重)和蒸馏(训练-个较小的模型来模仿一个较大的模型)。目标是减少模型的大小和推理时间，而不会显著影响其性能，使其适合生产环境。如何学习大模型 AI ？...
1、数学基础:大模型的学习离不开深厚的数学基础,包括线性代数、微积分、概率论与数理统计等。如果你是零基础,建议先从这些基础学科开始学起。 2、编程语言:Python是大模型开发的首选语言,因此你需要熟练掌握Python编程。同时,了解一些常用的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)也是非常必要的。
AI大模型涉及的知识面非常广泛,从基础的机器学习理论到复杂的模型架构,再到实际的应用场景,每一项都需要深入学习和实践。 实战经验缺乏 理论学习固然重要,但真正的实战经验更为关键。缺乏实际项目的经验,很难将所学知识转化为实际应用能力。 更新速度快 AI领域的技术更新速度极快,新的模型和方法层出不穷。对于自学的...
1.2 大模型的技术基础 深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN):大模型主要基于深度神经网络,尤其是变体如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和变换器(Transformer)。 分布式计算:大模型的训练通常在分布式计算环境中进行,利用多机多卡进行加速。 优化算法:如 Adam、LAMB 等优化算法帮助大模型在高维参数空间中找到...
评估模型:在验证集上评估模型的性能,调整参数以优化性能。可能需要多次迭代,调整微调的策略和参数。 应用模型:一旦模型在验证集上表现良好,就可以在测试集上进行最终评估,然后将其应用于实际任务中。 大模型微调注意事项 学习率选择:微调时通常使用比预训练阶段更小的学习率,以避免破坏预训练模型已经学到的知识。
这时再去学习大模型技术的原理,实现,你这时就会有的放矢,而不是纯粹的学习大模型技术理论,然后也不知道自己学了之后能干嘛。 再拿大模型的应用来说,在之前的学习过程中,一直不明白大模型有什么用?难道只能用来回答问题,生成一些图片和视频?而且还不能保证答案的准确性以及生成内容的质量。
四、创新工场董事长兼CE0李开复创办的大模型公司“零一万物”，推出“Yi”系列开源大模型，包括了Yi-6B和Yi-34B两个版本，给了开源大模型社区“一点小小的震撼”。点评：作为国产大模型， 李开复表示Yi-34B更懂中文，在 C-Eval 中文权威榜单排行榜上超越了全球所有开源大模型。相较于大模型目前最强的GPT-4，Yi-...