遼寧省城鄉(xiāng)住房建設(shè)廳網(wǎng)站,北海市網(wǎng)站建設(shè),微網(wǎng)站外鏈,網(wǎng)站營(yíng)銷不同階段的網(wǎng)站分析目標(biāo)文章系統(tǒng)介紹AI大模型學(xué)習(xí)路徑與資源#xff0c;涵蓋自然語(yǔ)言處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制和Transformer等核心技術(shù)#xff0c;提供思維導(dǎo)圖、視頻教程、應(yīng)用報(bào)告、案例PPT、電子書(shū)及面試題等學(xué)習(xí)資料。強(qiáng)調(diào)大模型學(xué)習(xí)的重要性#xff0c;指出最先掌握AI者將獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)涵蓋自然語(yǔ)言處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制和Transformer等核心技術(shù)提供思維導(dǎo)圖、視頻教程、應(yīng)用報(bào)告、案例PPT、電子書(shū)及面試題等學(xué)習(xí)資料。強(qiáng)調(diào)大模型學(xué)習(xí)的重要性指出最先掌握AI者將獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并提供免費(fèi)領(lǐng)取方式幫助小白和程序員快速入門(mén)大模型領(lǐng)域。0x01 自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)1.1 基本任務(wù)Part of speech: 詞性標(biāo)注Named entity recognition: 命名實(shí)體的識(shí)別Co-reference: 共指向性代指Basic dependencies: 依存句法–句法理論Sentiment Analysis: 情感分類Opinion Mining意向挖掘1.2 詞表示和語(yǔ)言模型Word Representation詞表示是為了計(jì)算機(jī)理解詞兩個(gè)目標(biāo)詞相似度計(jì)算詞之間語(yǔ)義的關(guān)系。One-hot representation: 任何一個(gè)詞和詞表的一維特別表示獨(dú)一無(wú)二表示每個(gè)詞。Contextual representation: 一個(gè)詞和其出現(xiàn)的上下文有關(guān)利用詞的上下文表示詞。Distributed representation: 低維的向量表示 比如Word2Vec。Word Embedding: embedding就是用一個(gè)低維的向量表示一個(gè)物體可以是一個(gè)詞或是一個(gè)商品或是一個(gè)電影等等。Language Model: 兩個(gè)目標(biāo)一個(gè)語(yǔ)言序列能組成有意義的句子聯(lián)合概率語(yǔ)言模型根據(jù)前文預(yù)測(cè)下一個(gè)。1.3 大模型的基礎(chǔ)大模型的發(fā)展: 預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型,參數(shù)越來(lái)越來(lái)大, 對(duì)無(wú)標(biāo)注學(xué)習(xí)后進(jìn)行少量樣本進(jìn)行學(xué)習(xí).大模型背后的范式: 預(yù)訓(xùn)練好的模型, 通過(guò)任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型調(diào)優(yōu),得到最后的模型.(基于遷移學(xué)習(xí), 比如人基于已有的知識(shí), 在新的任務(wù)進(jìn)行適配)DEMO: GPT, CodeX, DALL-E-2, WebGPT1.4 編程環(huán)境和GPU服務(wù)器知識(shí)儲(chǔ)備購(gòu)買(mǎi)或租用GPU服務(wù)器.0x02 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)2.1 基本組成下面是一個(gè)神經(jīng)元, 接收多個(gè)輸入x, 產(chǎn)生一個(gè)輸出, w表示權(quán)重, b為權(quán)重. f為激活函數(shù)下面是3個(gè)神經(jīng)元, 輸出有3個(gè)值, a1 a2 a3, 注意下面的公式 W 從單個(gè)神經(jīng)元的向量變成矩陣, b 從標(biāo)量變成向量.下面是多層神經(jīng)元, 中間隱層表示為 h , 這個(gè)計(jì)算為前向計(jì)算.激活函數(shù): (避免多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)坍塌), 提升網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力.輸出層: 線性一般用于回歸統(tǒng)計(jì), Sigmod進(jìn)行二分類,線性和sigmod輸出層: 多分類輸出:輸出結(jié)果若干正值, 和為12.2 訓(xùn)練過(guò)程首先設(shè)定目標(biāo), 輸入電腦的一些屬性x, 預(yù)測(cè)電腦價(jià)格, 屬于回歸問(wèn)題.最小化交叉熵, 情感分類標(biāo)簽,具體而言, Cross-entropy計(jì)算下交叉熵越小0.74, 預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中我們通常使用梯度下降法, 每次縮小損失函數(shù)對(duì)于上面的m個(gè)神經(jīng)元, 我們可以按照梯度下降得到下面這個(gè)Jacobin矩陣:計(jì)算圖:反向傳播: 通過(guò)上游矩陣和當(dāng)前梯度, 得到下游梯度.2.3 詞向量向量空間近似平行兩種架構(gòu)滑動(dòng)窗口: 滑動(dòng)窗口的中心是目標(biāo)詞, 其他是context詞.CBOWSkip-GramNagative Sampling: 負(fù)例采樣, 越常見(jiàn)的比例更高.Sub-Sampling: 平衡罕見(jiàn)詞語(yǔ).2.4 常見(jiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型RNN: 處理序列數(shù)據(jù)產(chǎn)生順序記憶,遞歸的進(jìn)行建模. 變量的輸入, 權(quán)重共享GRU(gated recurrent unit) 門(mén)控循環(huán)單元, 計(jì)算更新門(mén)和傳遞門(mén).LSTM 長(zhǎng)短期間記憶網(wǎng)絡(luò)雙向RNN:2.5 CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)0x03 注意力機(jī)制解決信息瓶頸,關(guān)注所有信息;緩解梯度消失;提供可解釋性0x04 Transformer一個(gè)兩層的RNN模型Transformer由encoder-decoder組成, 輸入做了BPE(byte pair encoding)對(duì)文本切分和每個(gè)token做Position Encoding.4.1 輸入層BPE(byte pair encoding): 一種全新的分詞方式, 不再按照空格分詞. 解決OOV方式, 將沒(méi)見(jiàn)過(guò)的單詞切分更小的單詞.PE(position encoding): 基于三角函數(shù)4.2 Encoding基于點(diǎn)積的注意力機(jī)制,4.3 DecoderMasked 多頭?最后我在一線科技企業(yè)深耕十二載見(jiàn)證過(guò)太多因技術(shù)卡位而躍遷的案例。那些率先擁抱 AI 的同事早已在效率與薪資上形成代際優(yōu)勢(shì)我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過(guò)我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在大模型的學(xué)習(xí)中的很多困惑。我整理出這套 AI 大模型突圍資料包?AI大模型學(xué)習(xí)路線圖?Agent行業(yè)報(bào)告?100集大模型視頻教程?大模型書(shū)籍PDF?DeepSeek教程?AI產(chǎn)品經(jīng)理入門(mén)資料完整的大模型學(xué)習(xí)和面試資料已經(jīng)上傳帶到CSDN的官方了有需要的朋友可以掃描下方二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】??為什么說(shuō)現(xiàn)在普通人就業(yè)/升職加薪的首選是AI大模型人工智能技術(shù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)正以不可逆轉(zhuǎn)之勢(shì)重塑就業(yè)市場(chǎng)版圖。從DeepSeek等國(guó)產(chǎn)大模型引發(fā)的科技圈熱議到全國(guó)兩會(huì)關(guān)于AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策聚焦再到招聘會(huì)上排起的長(zhǎng)隊(duì)AI的熱度已從技術(shù)領(lǐng)域滲透到就業(yè)市場(chǎng)的每一個(gè)角落。智聯(lián)招聘的最新數(shù)據(jù)給出了最直觀的印證2025年2月AI領(lǐng)域求職人數(shù)同比增幅突破200%遠(yuǎn)超其他行業(yè)平均水平整個(gè)人工智能行業(yè)的求職增速達(dá)到33.4%位居各行業(yè)榜首其中人工智能工程師崗位的求職熱度更是飆升69.6%。AI產(chǎn)業(yè)的快速擴(kuò)張也讓人才供需矛盾愈發(fā)突出。麥肯錫報(bào)告明確預(yù)測(cè)到2030年中國(guó)AI專業(yè)人才需求將達(dá)600萬(wàn)人人才缺口可能高達(dá)400萬(wàn)人這一缺口不僅存在于核心技術(shù)領(lǐng)域更蔓延至產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的各個(gè)環(huán)節(jié)。??資料包有什么①?gòu)娜腴T(mén)到精通的全套視頻教程⑤⑥包含提示詞工程、RAG、Agent等技術(shù)點(diǎn)② AI大模型學(xué)習(xí)路線圖還有視頻解說(shuō)全過(guò)程AI大模型學(xué)習(xí)路線③學(xué)習(xí)電子書(shū)籍和技術(shù)文檔市面上的大模型書(shū)籍確實(shí)太多了這些是我精選出來(lái)的④各大廠大模型面試題目詳解⑤ 這些資料真的有用嗎?這份資料由我和魯為民博士共同整理魯為民博士先后獲得了北京清華大學(xué)學(xué)士和美國(guó)加州理工學(xué)院博士學(xué)位在包括IEEE Transactions等學(xué)術(shù)期刊和諸多國(guó)際會(huì)議上發(fā)表了超過(guò)50篇學(xué)術(shù)論文、取得了多項(xiàng)美國(guó)和中國(guó)發(fā)明專利同時(shí)還斬獲了吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)。目前我正在和魯博士共同進(jìn)行人工智能的研究。所有的視頻教程由智泊AI老師錄制且資料與智泊AI共享相互補(bǔ)充。這份學(xué)習(xí)大禮包應(yīng)該算是現(xiàn)在最全面的大模型學(xué)習(xí)資料了。資料內(nèi)容涵蓋了從入門(mén)到進(jìn)階的各類視頻教程和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目無(wú)論你是小白還是有些技術(shù)基礎(chǔ)的這份資料都絕對(duì)能幫助你提升薪資待遇轉(zhuǎn)行大模型崗位。智泊AI始終秉持著“讓每個(gè)人平等享受到優(yōu)質(zhì)教育資源”的育人理念?通過(guò)動(dòng)態(tài)追蹤大模型開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)標(biāo)注倫理等前沿技術(shù)趨勢(shì)?構(gòu)建起前沿課程智能實(shí)訓(xùn)精準(zhǔn)就業(yè)的高效培養(yǎng)體系。課堂上不光教理論還帶著學(xué)員做了十多個(gè)真實(shí)項(xiàng)目。學(xué)員要親自上手搞數(shù)據(jù)清洗、模型調(diào)優(yōu)這些硬核操作把課本知識(shí)變成真本事?????如果說(shuō)你是以下人群中的其中一類都可以來(lái)智泊AI學(xué)習(xí)人工智能找到高薪工作一次小小的“投資”換來(lái)的是終身受益應(yīng)屆畢業(yè)生?無(wú)工作經(jīng)驗(yàn)但想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)期待通過(guò)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目掌握核心技術(shù)。零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)型?非技術(shù)背景但關(guān)注AI應(yīng)用場(chǎng)景計(jì)劃通過(guò)低代碼工具實(shí)現(xiàn)“AI行業(yè)”跨界?。業(yè)務(wù)賦能 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