公司專業(yè)設(shè)計網(wǎng)站,element做模板wordpress,企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)的必要性和重要性,畢業(yè)設(shè)計做網(wǎng)站答辯本文系統(tǒng)介紹大語言模型關(guān)鍵技術(shù)#xff0c;包括高效預(yù)訓(xùn)練策略#xff08;優(yōu)化任務(wù)設(shè)計、熱啟動機制等#xff09;、適配微調(diào)技術(shù)#xff08;指令微調(diào)和參數(shù)高效學(xué)習(xí)如LoRA、Adapter等#xff09;、提示學(xué)習(xí)方法#xff08;少樣本、零樣本提示和思維鏈#xff09;以及知…本文系統(tǒng)介紹大語言模型關(guān)鍵技術(shù)包括高效預(yù)訓(xùn)練策略優(yōu)化任務(wù)設(shè)計、熱啟動機制等、適配微調(diào)技術(shù)指令微調(diào)和參數(shù)高效學(xué)習(xí)如LoRA、Adapter等、提示學(xué)習(xí)方法少樣本、零樣本提示和思維鏈以及知識增強技術(shù)知識增廣、支撐、約束和遷移構(gòu)成大模型從預(yù)訓(xùn)練到應(yīng)用落地的完整技術(shù)體系。1、預(yù)訓(xùn)練高效預(yù)訓(xùn)練策略。其主要思路是采用不同的策略以更低成本實現(xiàn)對語言大模型的預(yù)訓(xùn)練。1?優(yōu)化任務(wù)設(shè)計?在預(yù)訓(xùn)練階段構(gòu)建高效的優(yōu)化目標促使模型充分挖掘每個樣本的監(jiān)督信號進而提升訓(xùn)練效率。2?熱啟動機制?采用學(xué)習(xí)率線性遞增的初始化方式緩解因單純擴大批處理規(guī)模而引發(fā)的優(yōu)化困境。3?分層漸進訓(xùn)練?突破傳統(tǒng)統(tǒng)一超參數(shù)優(yōu)化的框架基于各層自注意力模式的相似性先訓(xùn)練淺層模型再通過復(fù)制擴展至深層結(jié)構(gòu)。4?知識遷移技術(shù)?融合當前文本與已有預(yù)訓(xùn)練大模型的知識雙重學(xué)習(xí)。實驗表明CPM-2應(yīng)用該技術(shù)后中文大模型預(yù)訓(xùn)練初期效率提升達37.5%。5?可預(yù)測擴展Predictable Scaling?依托大小模型的同源特性通過小模型性能曲線擬合預(yù)測大模型表現(xiàn)。例如OpenAI利用千分之一至萬分之一計算資源的小模型成功預(yù)判GPT-4部分性能顯著降低訓(xùn)練成本。BERT 之后的 Transformer 架構(gòu)在提高自然語言處理效率方面有兩個重要優(yōu)化方向:(1)統(tǒng)一的序列建模首先將多種自然語言處理任務(wù)(如分類、信息抽取、翻譯、對話等)整合到一個統(tǒng)一的框架然后在同一模型中執(zhí)行多個任務(wù)以實現(xiàn)更高效的自然語言處理。1一是轉(zhuǎn)化為序列生成的統(tǒng)一任務(wù)如 T5和 BART等將多種自然語言任務(wù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)化文本到文本的生成任務(wù)。2二是轉(zhuǎn)化為語言大模型預(yù)訓(xùn)練任務(wù)通過語言提示在輸入文本中插入人類設(shè)計或者自動生成的上下文實現(xiàn)對不同任務(wù)的處理。(2)計算高效的模型架構(gòu)。從Transformer 模型架構(gòu)本身在處理訓(xùn)練復(fù)雜度、編解碼效率、訓(xùn)練穩(wěn)定性、顯存利用等方面進行優(yōu)化。例如Transformer的并行處理機制犧牲了推理效率其解碼過程每一步的復(fù)雜度達到O(N)同時該模型對顯存需求極高隨著輸入序列長度增加內(nèi)存消耗呈線性增長。針對這一問題微軟推出的RetNet架構(gòu)創(chuàng)新性地結(jié)合了線性化注意力與尺度保持Retention機制在模型性能基本不變的前提下顯著提升了訓(xùn)練速度、推理效率并降低了內(nèi)存占用?；旌蠈＜一哪Ｐ图軜?gòu)針對自注意力機制的高顯存占用問題斯坦福大學(xué)在Transformer模型中提出了FashAttention該算法通過IO感知設(shè)計實現(xiàn)了高速計算與內(nèi)存效率的平衡現(xiàn)已被主流大模型廣泛用于支持超長文本處理。當前模塊化大模型架構(gòu)成為研究熱點該方法基于神經(jīng)激活的稀疏特性將稠密模型分解為多個模塊使不同任務(wù)僅需激活部分模塊即可完成訓(xùn)練與推理顯著提升效率。代表性成果包括Google的Switch Transformers與Pathways架構(gòu)、清華大學(xué)的MoEfication架構(gòu)及FastMoE架構(gòu)等。Switch Transformers模型架構(gòu)2、 語言大模型的適配微調(diào)語言大模型在通用領(lǐng)域的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練往往難以覆蓋特定任務(wù)或領(lǐng)域的專業(yè)知識因此需要通過微調(diào)進行適配。微調(diào)能夠使模型更精準地滿足特定場景需求例如處理醫(yī)療記錄等敏感數(shù)據(jù)且無需直接暴露原始數(shù)據(jù)。同時微調(diào)還能優(yōu)化部署效率并降低計算資源消耗。在適配微調(diào)技術(shù)中?指令微調(diào)?Instruction Tuning和?參數(shù)高效學(xué)習(xí)?是兩大核心方法。?指令微調(diào)?通過訓(xùn)練語言大模型使其具備理解并執(zhí)行人類指令的能力從而在零樣本條件下泛化至新任務(wù)。其學(xué)習(xí)框架雖與多任務(wù)提示微調(diào)類似但本質(zhì)差異在于提示微調(diào)側(cè)重調(diào)整提示以適應(yīng)模型而指令微調(diào)強調(diào)模型主動對齊人類指令即在包含任務(wù)說明的提示下生成特定響應(yīng)。該技術(shù)的研究涵蓋指令理解、指令數(shù)據(jù)構(gòu)建及指令對齊等方向。(1) 指令理解?即語言大模型能夠精準解析人類語言指令這是其有效執(zhí)行任務(wù)的基礎(chǔ)。為提升指令理解能力當前研究普遍采用多任務(wù)提示方法通過在包含豐富指令描述的任務(wù)集合上對語言大模型進行微調(diào)例如FLAN、InstructGPT等這些模型在陌生任務(wù)中展現(xiàn)出卓越的零樣本學(xué)習(xí)表現(xiàn)。(2) 指令數(shù)據(jù)獲取指如何構(gòu)建包含多樣性的任務(wù)指令數(shù)據(jù)。指令數(shù)據(jù)構(gòu)建 常見有三種方式1基于公開人工標注數(shù)據(jù)構(gòu)建代表指令數(shù)據(jù)集包括 1616 種不同任務(wù)的 Super-Natural Instruction、2000種不同 NLP任務(wù)的 OPT-IML。2借助語言大模型的自動生成構(gòu)建如 Unnatural Instructions 通過種子指令作為提示讓語言大模型生成新的指令描述和問題然后再輸入到模型讓其輸出回答。3基于人工標注方法如 ChatGPT 在人工標注指令的基礎(chǔ)上通過 GPT-3、InstructGPT 等在線平臺收集用戶真實指令數(shù)據(jù)。(3)指令對齊語言大模型在多種自然語言處理任務(wù)上都展現(xiàn)了卓越的性能。然而它們有時可能會出現(xiàn)不預(yù)期的行為如創(chuàng)造虛假信息、追求錯誤目標或產(chǎn)生有偏見的內(nèi)容。問題的根源在于語言大模型在預(yù)訓(xùn)練階段僅依賴語言模型進行數(shù)據(jù)建模未融入人類的價值觀或偏好。針對這一缺陷學(xué)界引入“指令對齊”概念旨在使模型輸出更貼近人類需求。然而這種對齊方式與傳統(tǒng)預(yù)訓(xùn)練存在差異其核心聚焦于提升輸出的?有用性?、?誠實性?和?無害性?。指令對齊可能削弱模型的部分通用性能這種現(xiàn)象被定義為“Alignment Tax”。為促進模型輸出與人類價值觀的一致性InstructGPT 開發(fā)了基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)微調(diào)方法將人工反饋直接整合至模型優(yōu)化流程。實踐中ChatGPT 同樣沿用了類似InstructGPT 的技術(shù)路徑以保障生成內(nèi)容的高質(zhì)量與安全性。隨著指令對齊技術(shù)的普及微調(diào)范式正從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動學(xué)習(xí)逐步轉(zhuǎn)向以人類反饋為核心的新范式。參數(shù)高效微調(diào)(Parameter-Efficient Tuning)早期以 BERT 為代表的微調(diào)方法是在大模型基座上增加一個任務(wù)適配層然后進行全參微調(diào)但是這種方法存在兩方面的問題:1.一是任務(wù)鴻溝”問題預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)之間的任務(wù)形式不一致這種差別會顯著影響知識遷移的效能。2.二是高計算成本語言大模型的參數(shù)規(guī)模不斷增長導(dǎo)致模型全參微調(diào)也需要大量計算資源。解決以上問題的有效途徑是參數(shù)高效學(xué)習(xí)即通過僅微調(diào)少量參數(shù)實現(xiàn)大模型在下游任務(wù)上獲得全參微調(diào)效果。目前許多參數(shù)高效微調(diào)方法被提出這些方法大致可分為3類(1) ?添加式方法?通過在原模型中嵌入新增模塊或參數(shù)并僅對新增部分實施參數(shù)微調(diào)。典型代表為適配器(Adapter)技術(shù)其將輕量級神經(jīng)模塊適配器集成至預(yù)訓(xùn)練模型僅訓(xùn)練這些適配器即可實現(xiàn)模型適配。工程實踐中適配器模塊常被部署于多頭自注意力機制與前饋網(wǎng)絡(luò)層之間已成為主流解決方案。(2) ?指定式方法?明確設(shè)定模型中特定參數(shù)為可訓(xùn)練狀態(tài)其余參數(shù)保持凍結(jié)。該方法兼具簡潔性與高效性例如僅激活模型偏置項進行優(yōu)化而固定其他參數(shù)時仍能達到超過95%的全參數(shù)微調(diào)效果。(3) ?重參數(shù)化方法?將原模型參數(shù)映射至低維空間僅優(yōu)化該空間中的近似參數(shù)從而大幅減少計算資源與內(nèi)存占用。以LoRA為例其通過將自注意力模塊的權(quán)重變化分解為兩個低秩矩陣的乘積實現(xiàn)參數(shù)壓縮即Prefix-TuningPrefix-Tuning 固定 PLM 的所有參數(shù)只更新優(yōu)化特定任務(wù)的 prefix。因此在生產(chǎn)部署時只需要存儲一個大型 PLM 的副本和一個學(xué)習(xí)到的特定任務(wù)的 prefix每個下游任務(wù)只產(chǎn)生非常小的額外的計算和存儲開銷。Full VS Emb-onlyembedding-only表示只有在embedding層添加前綴token而full表示每一層都添加前綴token。實驗表明: prefix-tuningembedding-onlydiscrete promptingPrifix VS Infixprefix-tuning 表示可訓(xùn)練參數(shù)放在開頭infix-tuning 表示可訓(xùn)練token放在中間位置結(jié)果表明: prefix-tuninginfix-tuningPrompt-TuningPrompt-tuning可視為prefix-tuning的簡化形式。該方法保持預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)完全凍結(jié)僅針對不同下游任務(wù)在輸入文本前添加s個可訓(xùn)練的真實tokens與prefix-tuning不同此處tokens為實際文本內(nèi)容且不引入額外編碼層或任務(wù)專屬輸出層。一系列對比實驗都在說明: 隨著預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)的增加一切的問題都不是問題最簡單的設(shè)置也能達到極好的效果。Prompt長度影響: 模型參數(shù)達到一定量級時Prompt 長度為1也能達到不錯的效果Prompt長度為20就能達到極好效果。Prompt初始化方式影響: Random Uniform方式明顯弱于其他兩種但是當模型參數(shù)達到一定量級這種差異也不復(fù)存在。預(yù)訓(xùn)練的方式: LM Adaptation的方式效果好但是當模型達到一定規(guī)模差異又幾乎沒有了。微調(diào)步數(shù)影響: 模型參數(shù)較小時步數(shù)越多效果越好。同樣隨著模型參數(shù)達到一定規(guī)模zeroshot 也能取得不錯效果。P-tuning-V1版本P-Tuning 的方法思路與Prefix-Tuning非常相似P-Tuning通過少量連續(xù)的embedding參數(shù)作為prompt來優(yōu)化GPT在NLU任務(wù)上的表現(xiàn)而Prefix-Tuning則是專門為NLG任務(wù)設(shè)計的。此外P-Tuning僅在embedding層引入額外參數(shù)采用MLPLSTM進行初始化而Prefix-Tuning則在每一層都加入了可訓(xùn)練參數(shù)采用MLP初始化。P-Tuning 提出將 Prompt 轉(zhuǎn)換為可以學(xué)習(xí)的 Embedding 層只是考慮到直接對 Embedding 參數(shù)進行優(yōu)化會存在這樣兩個挑戰(zhàn)Discretenes: 對輸入正常語料的 Embedding 層已經(jīng)經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練而如果直接對輸入的 prompt embedding 進行隨機初始化訓(xùn)練容易陷入局部最優(yōu)。Association: 沒法捕捉到 prompt embedding 之間的相關(guān)關(guān)系。作者提出使用 MLPLSTM 的方式對 prompt進行初始化處理。P-tuning-V2版本V2的思路和 prefix-tuning 相似在模型的每一層都應(yīng)用連續(xù)的 prompts 并對 prompts 參數(shù)進行更新優(yōu)化。同時該方法是針對 NLU 任務(wù)優(yōu)化和適配的。LoRAAdapter Tuning 在 PLM 基礎(chǔ)上添加適配器層會引入額外的計算帶來推理延遲問題。Prefix Tuning 難以優(yōu)化其性能隨可訓(xùn)練參數(shù)規(guī)模非單調(diào)變化更根本的是為前綴保留部分序列長度必然會減少用于處理上下游任務(wù)的序列長度。LoRA 論文提出了一種計算和存儲高效的低秩(Low-Rank)表示方法具體地Transformer等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含許多執(zhí)行矩陣乘法的密集層這些權(quán)重矩陣通常具有滿秩。QLoRA可以認為是LoRA的升級版本體現(xiàn)在NormalFloat4(NF4): 一種論文新提出的數(shù)據(jù)類型對于正態(tài)分布權(quán)重而言信息理論上是最優(yōu)的新數(shù)據(jù)類型; 可以簡單認為是盡可能減少優(yōu)化過程中數(shù)據(jù)精度損失的作用。雙重量化(Double Quantization): 通過量化常數(shù)來減少平均內(nèi)存占用。分頁優(yōu)化器(Paged Optimizers): 用于管理內(nèi)存峰值。3、語言大模型的提示學(xué)習(xí)指令提示(Instruction Prompt)也稱為提示學(xué)習(xí)。指令提示核心思想是避免強制語言大模型適應(yīng)下游任務(wù)而是通過提供“提示(Prompt)”來給數(shù)據(jù)嵌入額外的上下文以重新組織下游任務(wù)使之看起來更像是在語言大模型預(yù)訓(xùn)練過程中解決的問題。指令提示有三種形式1.少樣本提示?即在自然語言提示后添加若干示例數(shù)據(jù)作為語言大模型的輸入內(nèi)容。這種方法能夠增強語言大模型在跨領(lǐng)域和多樣化任務(wù)中的適應(yīng)能力與表現(xiàn)穩(wěn)定性。然而少樣本提示也面臨若干難點例如示例數(shù)量的合理設(shè)定、示例的篩選標準等。?2.零樣本提示?即完全依賴精心設(shè)計的提示語無需提供任何示例數(shù)據(jù)直接激發(fā)語言大模型與目標任務(wù)相關(guān)的內(nèi)在能力。其核心難點在于提示語的設(shè)計優(yōu)化以及最佳提示方案的選擇。?3.上下文學(xué)習(xí)In-context Learning, ICL?亦稱情境學(xué)習(xí)通過將自然語言問題直接輸入語言大模型并以其生成的答案作為輸出結(jié)果。本質(zhì)上這是一種特殊的少樣本提示形式問題中已隱含包含任務(wù)目標與格式要求。該方法能簡化問題表述與答案生成流程并具備處理多類型、復(fù)雜問題的靈活性。其實施挑戰(zhàn)主要集中于問題質(zhì)量的把控以及答案準確性的評估。思維鏈(Chain-of-ThoughtCoT)。推理的過程通常涉及多個推論步驟通過多步推理允許產(chǎn)生可驗證的輸出可以提高黑盒模型的可解釋性。思維鏈作為一種提示策略在激發(fā)語言模型的多步推理方面具有顯著效果。它通過引導(dǎo)模型生成問題解決的中間推理步驟模擬人類處理復(fù)雜任務(wù)時的思考過程。在具體實現(xiàn)上思維鏈提示用包含自然語言推理步驟的示例替代了傳統(tǒng)少樣本提示中的簡單輸入-輸出對從而構(gòu)建起輸入-思維鏈-輸出的三元組框架。這種能力被視為語言模型的一種涌現(xiàn)特性通常需要模型達到足夠大的參數(shù)規(guī)模才能顯現(xiàn)。要激活模型的思維鏈能力關(guān)鍵在于提供包含逐步推理過程的演示作為提示條件每個演示都應(yīng)包含具體問題及其對應(yīng)的完整推理路徑最終導(dǎo)向正確答案。語言大模型的知識增強知識運用和推理能力是衡量語言大模型智能水平的重要因素。美國 Allen AI 研究大模型的問答能力發(fā)現(xiàn) GPT在處理具有預(yù)設(shè)立場(false premise)的簡單性常識性問題時如類似“太陽有幾只眼睛?”GPT仍然會給出“太陽兩只眼睛”的荒謬回復(fù)。有效的解決方法是在深度學(xué)習(xí)模型基礎(chǔ)上融入各類型相關(guān)外部知識。根據(jù)大模型知識融合部位不同知識融合方法從模型輸入、神經(jīng)架構(gòu)、模型參數(shù)、輸出等不同層面大致分為以下4 類如圖所示語言大模型知識增強的 4 種途徑知識增廣?模型輸入端增強存在兩大主流路徑其一是將知識直接融入輸入數(shù)據(jù)其二通過設(shè)計專用模塊實現(xiàn)原始輸入與知識化表征的有機融合。?知識支撐?聚焦于優(yōu)化知識嵌入模型的內(nèi)部處理機制。一方面可在模型底層增設(shè)知識引導(dǎo)層以提升特征表征質(zhì)量例如通過知識記憶模塊向大模型底層注入深度特征。另一方面知識亦可作為頂層專家模塊參與后處理計算從而優(yōu)化最終輸出效果。?知識約束?通過知識體系構(gòu)建輔助性預(yù)測目標與約束條件強化模型的基礎(chǔ)目標函數(shù)。典型如遠程監(jiān)督學(xué)習(xí)采用知識圖譜啟發(fā)式標注作為新訓(xùn)練目標該技術(shù)已成熟應(yīng)用于實體識別、關(guān)系抽取等NLP任務(wù)。此外知識還可衍生出獨立的預(yù)訓(xùn)練目標與基礎(chǔ)語言建模任務(wù)形成互補。?知識遷移?作為關(guān)鍵知識載體模型知識可直接服務(wù)于下游任務(wù)如參數(shù)初始化。遷移學(xué)習(xí)與自監(jiān)督學(xué)習(xí)構(gòu)成該領(lǐng)域兩大支柱。當前以BERT為代表的預(yù)訓(xùn)練模型已成為自然語言處理領(lǐng)域知識遷移的核心技術(shù)方案。如何學(xué)習(xí)大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實際上整個社會的生產(chǎn)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(yōu)勢”。這句話放在計算機、互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的開局時期都是一樣的道理。我在一線科技企業(yè)深耕十二載見證過太多因技術(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)勢我意識到有很多經(jīng)驗和知識值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗解答大家在大模型的學(xué)習(xí)中的很多困惑。我們整理出這套AI 大模型突圍資料包? 從零到一的 AI 學(xué)習(xí)路徑圖? 大模型調(diào)優(yōu)實戰(zhàn)手冊附醫(yī)療/金融等大廠真實案例? 百度/阿里專家閉門錄播課? 大模型當下最新行業(yè)報告? 真實大廠面試真題? 2025 最新崗位需求圖譜所有資料 ?? 朋友們?nèi)绻行枰禔I大模型入門進階學(xué)習(xí)資源包》下方掃碼獲取~① 全套AI大模型應(yīng)用開發(fā)視頻教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微調(diào)與部署、DeepSeek等技術(shù)點② 大模型系統(tǒng)化學(xué)習(xí)路線作為學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)的新手方向至關(guān)重要。 正確的學(xué)習(xí)路線可以為你節(jié)省時間少走彎路方向不對努力白費。這里我給大家準備了一份最科學(xué)最系統(tǒng)的學(xué)習(xí)成長路線圖和學(xué)習(xí)規(guī)劃帶你從零基礎(chǔ)入門到精通③ 大模型學(xué)習(xí)書籍文檔學(xué)習(xí)AI大模型離不開書籍文檔我精選了一系列大模型技術(shù)的書籍和學(xué)習(xí)文檔電子版它們由領(lǐng)域內(nèi)的頂尖專家撰寫內(nèi)容全面、深入、詳盡為你學(xué)習(xí)大模型提供堅實的理論基礎(chǔ)。④ AI大模型最新行業(yè)報告2025最新行業(yè)報告針對不同行業(yè)的現(xiàn)狀、趨勢、問題、機會等進行系統(tǒng)地調(diào)研和評估以了解哪些行業(yè)更適合引入大模型的技術(shù)和應(yīng)用以及在哪些方面可以發(fā)揮大模型的優(yōu)勢。⑤ 大模型項目實戰(zhàn)配套源碼學(xué)以致用在項目實戰(zhàn)中檢驗和鞏固你所學(xué)到的知識同時為你找工作就業(yè)和職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)。⑥ 大模型大廠面試真題面試不僅是技術(shù)的較量更需要充分的準備。在你已經(jīng)掌握了大模型技術(shù)之后就需要開始準備面試我精心整理了一份大模型面試題庫涵蓋當前面試中可能遇到的各種技術(shù)問題讓你在面試中游刃有余。以上資料如何領(lǐng)取為什么大家都在學(xué)大模型最近科技巨頭英特爾宣布裁員2萬人傳統(tǒng)崗位不斷縮減但AI相關(guān)技術(shù)崗瘋狂擴招有3-5年經(jīng)驗大廠薪資就能給到50K*20薪不出1年“有AI項目經(jīng)驗”將成為投遞簡歷的門檻。風(fēng)口之下與其像“溫水煮青蛙”一樣坐等被行業(yè)淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理應(yīng)用技術(shù)項目實操經(jīng)驗“順風(fēng)”翻盤這些資料真的有用嗎這份資料由我和魯為民博士(北京清華大學(xué)學(xué)士和美國加州理工學(xué)院博士)共同整理現(xiàn)任上海殷泊信息科技CEO其創(chuàng)立的MoPaaS云平臺獲Forrester全球’強勁表現(xiàn)者’認證服務(wù)航天科工、國家電網(wǎng)等1000企業(yè)以第一作者在IEEE Transactions發(fā)表論文50篇獲NASA JPL火星探測系統(tǒng)強化學(xué)習(xí)專利等35項中美專利。本套AI大模型課程由清華大學(xué)-加州理工雙料博士、吳文俊人工智能獎得主魯為民教授領(lǐng)銜研發(fā)。資料內(nèi)容涵蓋了從入門到進階的各類視頻教程和實戰(zhàn)項目無論你是小白還是有些技術(shù)基礎(chǔ)的技術(shù)人員這份資料都絕對能幫助你提升薪資待遇轉(zhuǎn)行大模型崗位。以上全套大模型資料如何領(lǐng)取