LLM大語言模型演算法特訓，帶你轉型AI大語言模型演算法工程師

LLM大語言模型演算法特訓，帶你轉型AI大語言模型演算法工程師

LLM（大語言模型）是指大型的語言模型，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。以下是《LLM大語言模型演算法特訓，帶你轉型AI大語言模型演算法工程師》課程可能包含的內容：

1.深入理解大語言模型：

課程可能會介紹大語言模型的原理、架構和訓練方法，包括Transformer架構、自注意力機制、預訓練和微調等內容。

2.演算法理論與技術：

學習大語言模型演算法的基本理論和技術，如梯度下降、自適應學習率、正則化技術等，以及與自然語言處理相關的演算法，如文字生成、文字分類、文字摘要等。

3.模型訓練與微調：

學習如何使用大規模資料集對語言模型進行預訓練，並學習如何微調模型以適應特定任務或領域，如文字生成、對話生成、語言理解等。

4.工程實踐與調優：

學習如何在實際專案中應用大語言模型，包括資料預處理、模型構建、模型訓練和評估等方面的工程實踐，以及如何對模型進行調優以提高效能和效果。

5.應用案例分析：

透過案例分析，學習如何將大語言模型應用到實際問題中，如智慧對話系統、智慧客服、情感分析、資訊檢索等領域。

6.專案實戰：

課程可能會提供一些實戰專案，讓學員應用所學知識，開發和部署實際的大語言模型應用，從而加深對演算法和工程實踐的理解和掌握。

7.團隊合作與交流：

課程可能會提供團隊合作和交流的機會，讓學員能夠與同行交流經驗、分享專案成果，激發創造力和學習動力。

透過學習這門課程，學員將能夠系統地掌握大語言模型演算法和工程實踐，從而能夠轉型成為AI大語言模型演算法工程師，參與到語言模型相關專案的研發和實踐中。

如何學習大模型 AI ？

由於新崗位的生產效率，要優於被取代崗位的生產效率，所以實際上整個社會的生產效率是提升的。

但是具體到個人，只能說是：

“最先掌握AI的人，將會比較晚掌握AI的人有競爭優勢”。

這句話，放在計算機、網際網路、移動網際網路的開局時期，都是一樣的道理。

我在一線網際網路企業工作十餘年裡，指導過不少同行後輩。幫助很多人得到了學習和成長。

我意識到有很多經驗和知識值得分享給大家，也可以透過我們的能力和經驗解答大家在人工智慧學習中的很多困惑，所以在工作繁忙的情況下還是堅持各種整理和分享。但苦於知識傳播途徑有限，很多網際網路行業朋友無法獲得正確的資料得到學習提升，故此將並將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學習思維導圖、精品AI大模型學習書籍手冊、影片教程、實戰學習等錄播影片免費分享出來。

第一階段（10天）：初階應用

該階段讓大家對大模型 AI有一個最前沿的認識，對大模型 AI 的理解超過 95% 的人，可以在相關討論時發表高階、不跟風、又接地氣的見解，別人只會和 AI 聊天，而你能調教 AI，並能用程式碼將大模型和業務銜接。

• 大模型 AI 能幹什麼？
• 大模型是怎樣獲得「智慧」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型應用業務架構
• 大模型應用技術架構
• 程式碼示例：向 GPT-3.5 灌入新知識
• 提示工程的意義和核心思想
• Prompt 典型構成
• 指令調優方法論
• 思維鏈和思維樹
• Prompt 攻擊和防範
• …

第二階段（30天）：高階應用

該階段我們正式進入大模型 AI 進階實戰學習，學會構造私有知識庫，擴充套件 AI 的能力。快速開發一個完整的基於 agent 對話機器人。掌握功能最強的大模型開發框架，抓住最新的技術進展，適合 Python 和 JavaScript 程式設計師。

• 為什麼要做 RAG
• 搭建一個簡單的 ChatPDF
• 檢索的基礎概念
• 什麼是向量表示（Embeddings）
• 向量資料庫與向量檢索
• 基於向量檢索的 RAG
• 搭建 RAG 系統的擴充套件知識
• 混合檢索與 RAG-Fusion 簡介
• 向量模型本地部署
• …

第三階段（30天）：模型訓練

恭喜你，如果學到這裡，你基本可以找到一份大模型 AI相關的工作，自己也能訓練 GPT 了！透過微調，訓練自己的垂直大模型，能獨立訓練開源多模態大模型，掌握更多技術方案。

到此為止，大概2個月的時間。你已經成為了一名“AI小子”。那麼你還想往下探索嗎？

• 為什麼要做 RAG
• 什麼是模型
• 什麼是模型訓練
• 求解器 & 損失函式簡介
• 小實驗2：手寫一個簡單的神經網路並訓練它
• 什麼是訓練/預訓練/微調/輕量化微調
• Transformer結構簡介
• 輕量化微調
• 實驗資料集的構建
• …

第四階段（20天）：商業閉環

對全球大模型從效能、吞吐量、成本等方面有一定的認知，可以在雲端和本地等多種環境下部署大模型，找到適合自己的專案/創業方向，做一名被 AI 武裝的產品經理。

• 硬體選型
• 帶你瞭解全球大模型
• 使用國產大模型服務
• 搭建 OpenAI 代理
• 熱身：基於阿里雲 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地計算機執行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基於 vLLM 部署大模型
• 案例：如何優雅地在阿里雲私有部署開源大模型
• 部署一套開源 LLM 專案
• 內容安全
• 網際網路資訊服務演算法備案
• …

學習是一個過程，只要學習就會有挑戰。天道酬勤，你越努力，就會成為越優秀的自己。