安陽網(wǎng)站制作,東莞網(wǎng)站建設(shè) 樂云seo,個(gè)人網(wǎng)站怎么做,典當(dāng) 網(wǎng)站本文系統(tǒng)梳理了AI大模型的14個(gè)核心概念#xff0c;包括Transformer架構(gòu)、Token處理、嵌入模型、混合專家模型等基礎(chǔ)組件#xff0c;預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、模型對(duì)齊等訓(xùn)練優(yōu)化方法#xff0c;以及RAG、AI Agent、MCP等前沿應(yīng)用技術(shù)。這些概念相互關(guān)聯(lián)#xff0c;共同構(gòu)建了現(xiàn)代大?！疚南到y(tǒng)梳理了AI大模型的14個(gè)核心概念包括Transformer架構(gòu)、Token處理、嵌入模型、混合專家模型等基礎(chǔ)組件預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、模型對(duì)齊等訓(xùn)練優(yōu)化方法以及RAG、AI Agent、MCP等前沿應(yīng)用技術(shù)。這些概念相互關(guān)聯(lián)共同構(gòu)建了現(xiàn)代大模型技術(shù)棧的完整認(rèn)知框架幫助讀者理解大模型如何實(shí)現(xiàn)智能涌現(xiàn)以及如何解決幻覺、對(duì)齊等關(guān)鍵挑戰(zhàn)為AI應(yīng)用開發(fā)提供理論基礎(chǔ)。導(dǎo)讀當(dāng)前大模型已從技術(shù)突破邁入深度應(yīng)用階段。理解其核心原理與挑戰(zhàn)是把握AI未來的關(guān)鍵。本文系統(tǒng)梳理從Transformer架構(gòu)、訓(xùn)練對(duì)齊到RAG、智能體等14個(gè)核心概念助你構(gòu)建對(duì)大模型技術(shù)棧的完整認(rèn)知框架洞察其智能涌現(xiàn)的奧秘與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的路徑。本文將系統(tǒng)梳理AI大模型領(lǐng)域的14個(gè)核心概念從基礎(chǔ)架構(gòu)到訓(xùn)練優(yōu)化再到前沿應(yīng)用模式幫助讀者建立對(duì)這一復(fù)雜技術(shù)的全面認(rèn)知框架。通過深入淺出的解釋讀者將理解大模型為何能實(shí)現(xiàn)智能涌現(xiàn)以及如何解決其幻覺、對(duì)齊等關(guān)鍵挑戰(zhàn)。一、大模型基礎(chǔ)架構(gòu)與核心組件1、Transformer[1]架構(gòu)Transformer架構(gòu)是現(xiàn)代幾乎所有主流大模型的共同基礎(chǔ)它的出現(xiàn)是自然語言處理NLP領(lǐng)域的一次范式革命。Transformer 由Google于2017年提出徹底改變了自然語言處理的范式。它摒棄了傳統(tǒng)RNN的序列處理方式通過自注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)并行處理大幅提升訓(xùn)練效率。Transformer 模型架構(gòu)Transformer的核心創(chuàng)新在于位置編碼和多頭注意力機(jī)制**位置編碼**通過將詞嵌入向量與位置向量相加Transformer能同時(shí)捕獲詞義和詞序信息。這種編碼方式比早期的簡單索引值更有效避免了隨著文本長度增加帶來的數(shù)值不穩(wěn)定問題。**多頭注意力機(jī)制**通過多個(gè)并行的注意力頭Transformer能從不同角度理解文本關(guān)系。每個(gè)頭關(guān)注文本的不同部分最后將這些不同視角的信息整合起來形成更全面的語義理解。Transformer模型的自注意力機(jī)制的公式2、TokenToken是大模型處理語言的最小單位可以理解為AI眼中的字或詞。大模型將自然語言拆解為Token序列進(jìn)行處理這直接影響模型的計(jì)算成本和功能設(shè)計(jì)。例如GPT-4的上下文窗口為128k Token決定了其能處理的文本長度上限。Token的拆分規(guī)則因模型而異有些模型將人工智能視為1個(gè)Token而有些模型可能將其拆分為多個(gè)子詞。在實(shí)際應(yīng)用中Token數(shù)量直接影響API調(diào)用成本如GPT-4的輸入和輸出每Token收費(fèi)不同。因此產(chǎn)品經(jīng)理需在功能設(shè)計(jì)時(shí)考慮Token限制如是否支持超長文檔處理。分詞方法詞級(jí)Word-level以單詞為單位。優(yōu)點(diǎn)是語義完整但會(huì)面臨詞匯表過大和未登錄詞Out-of-Vocabulary, OOV問題。字符級(jí)Character-level以單個(gè)字符為單位。優(yōu)點(diǎn)是不會(huì)有OOV問題但語義信息被切碎導(dǎo)致序列過長計(jì)算效率低。子詞級(jí)Subword-level這是當(dāng)前主流的方法它在詞級(jí)和字符級(jí)之間取得了平衡。常見的高頻詞被視為一個(gè)Token而罕見的詞則被拆分為多個(gè)有意義的子詞片段。這種方法既能有效處理OOV問題又保留了大部分語義信息。主流子詞算法包括BPEByte Pair Encoding、WordPiece和SentencePiece等 。它們通過對(duì)大規(guī)模語料庫進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析迭代地合并高頻出現(xiàn)的字符對(duì)或子詞從而構(gòu)建出一個(gè)大小適中的詞匯表。對(duì)中文分詞的影響由于中文沒有天然的空格作為分隔符Token化的效率尤為關(guān)鍵。早期模型常將一個(gè)漢字處理成一個(gè)Token導(dǎo)致處理相同語義內(nèi)容的中文文本比英文需要更多的Token這直接影響了處理成本和上下文長度限制。許多國產(chǎn)大模型通過優(yōu)化分詞器擴(kuò)大了針對(duì)中文的詞匯表使得一個(gè)Token能表示更復(fù)雜的中文詞語從而提升了處理效率 。3、嵌入模型(Embedding Model)嵌入模型是將文本、圖像、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可理解的數(shù)值向量的工具。向量的距離反映數(shù)據(jù)的語義相似度這是大模型理解語言的核心能力。例如貓和狗的向量距離會(huì)比貓和汽車更近。在實(shí)際應(yīng)用中嵌入模型是許多功能的隱形支柱文檔問答產(chǎn)品的內(nèi)容檢索將用戶問題和文檔內(nèi)容轉(zhuǎn)化為向量快速匹配最相關(guān)片段電商平臺(tái)的相似商品推薦基于商品描述的向量相似度實(shí)現(xiàn)RAG技術(shù)的檢索環(huán)節(jié)將用戶查詢和知識(shí)庫內(nèi)容轉(zhuǎn)化為向量進(jìn)行匹配4、混合專家模型(MoE)混合專家模型[2](Mixture of Experts, MoE)是一種通過門控網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)選擇專家子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。MoE的核心優(yōu)勢在于實(shí)現(xiàn)高參數(shù)、低計(jì)算的稀疏性僅激活總參數(shù)的一小部分即可處理輸入顯著提升模型容量與計(jì)算效率的平衡。MoE的工作流程類似于項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)協(xié)作項(xiàng)目經(jīng)理(門控網(wǎng)絡(luò))根據(jù)任務(wù)性質(zhì)挑選最合適的幾位專家(子網(wǎng)絡(luò))來完成任務(wù)最后整合他們的成果形成最終解決方案。這種分治策略使模型能處理更復(fù)雜的任務(wù)同時(shí)避免全參數(shù)激活帶來的計(jì)算負(fù)擔(dān)。二、大模型訓(xùn)練與優(yōu)化方法5、預(yù)訓(xùn)練(Pretraining)預(yù)訓(xùn)練是大模型學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)階段通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)從海量無標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)通用語言表征。預(yù)訓(xùn)練過程是在海量的、無標(biāo)注的文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行的不針對(duì)特定任務(wù)而是讓模型掌握廣泛的語言知識(shí)形成通用理解能力。預(yù)訓(xùn)練的一般流程包括a)收集大量低成本獲取的訓(xùn)練數(shù)據(jù)b) 采用自回歸或自編碼預(yù)訓(xùn)練方法學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)共性c) 將學(xué)習(xí)到的共性移植到模型中d) 迭代訓(xùn)練進(jìn)一步改進(jìn)模型或壓縮模型擴(kuò)展定律Scaling Laws[3]這是指導(dǎo)預(yù)訓(xùn)練的核心理論。由OpenAI的Jared Kaplan等人和DeepMind的Jordan Hoffmann等人提出的研究表明模型的性能通常用損失函數(shù)的值來衡量與模型參數(shù)量N、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量D和計(jì)算量C 之間存在可預(yù)測的冪律關(guān)系。DeepMind的“Chinchilla[4]”論文進(jìn)一步指出為了實(shí)現(xiàn)計(jì)算最優(yōu)模型大小和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量應(yīng)該按比例增加即模型參數(shù)每翻一倍訓(xùn)練的Token數(shù)量也應(yīng)相應(yīng)翻倍 。這個(gè)發(fā)現(xiàn)修正了早期“模型越大越好”的認(rèn)知強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)質(zhì)量的同等重要性 。6、微調(diào)(Fine-tuning)微調(diào)是在預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)上針對(duì)特定任務(wù)或領(lǐng)域的進(jìn)一步優(yōu)化過程。微調(diào)通過少量標(biāo)注數(shù)據(jù)使模型適應(yīng)特定應(yīng)用場景是大模型從通用能力轉(zhuǎn)向?qū)嵱脙r(jià)值的關(guān)鍵步驟。微調(diào)技術(shù)主要分為三類全參數(shù)微調(diào)更新模型所有參數(shù)適合資源充足場景但計(jì)算成本高?；谶m配器的微調(diào)在預(yù)訓(xùn)練模型中插入小型可訓(xùn)練適配器模塊僅更新適配器參數(shù)保留預(yù)訓(xùn)練知識(shí)。基于低秩矩陣分解的微調(diào)如LoRA、LoHa、AdaLoRA等通過分解權(quán)重矩陣減少需要更新的參數(shù)量大幅降低計(jì)算需求。7、模型對(duì)齊(Alignment)模型對(duì)齊是確保大模型輸出符合人類價(jià)值觀或特定目標(biāo)的技術(shù)。對(duì)齊技術(shù)解決大模型能說會(huì)做但說錯(cuò)做錯(cuò)的問題是大模型安全可靠應(yīng)用的關(guān)鍵保障?；谌祟惙答伒膹?qiáng)化學(xué)習(xí)RLHFRLHF是當(dāng)前實(shí)現(xiàn)對(duì)齊最主流和最有效的方法 。它通常包含三個(gè)步驟監(jiān)督微調(diào)Supervised Fine-Tuning, SFT首先用少量高質(zhì)量的人類示范數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)使其初步具備理解和遵循指令的能力。訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型Reward Model, RM讓模型對(duì)同一個(gè)提示生成多個(gè)不同的回答然后由人類標(biāo)注員對(duì)這些回答進(jìn)行排序哪個(gè)更好哪個(gè)更差。利用這些包含人類偏好的排序數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)模型該模型能對(duì)任意一個(gè)模型輸出進(jìn)行打分分?jǐn)?shù)高低代表其符合人類偏好的程度 。強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化將獎(jiǎng)勵(lì)模型作為環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法如PPO來進(jìn)一步微調(diào)SFT模型。模型的目標(biāo)是生成能從獎(jiǎng)勵(lì)模型那里獲得更高分?jǐn)?shù)的回答從而使其行為逐漸向人類偏好對(duì)齊 。對(duì)齊的挑戰(zhàn)與替代方案RLHF過程復(fù)雜且高度依賴昂貴的人類標(biāo)注數(shù)據(jù) 。因此研究人員也在探索更高效的替代方案如直接偏好優(yōu)化Direct Preference Optimization, DPO它通過一種更直接的方式利用偏好數(shù)據(jù)來調(diào)整模型過程更穩(wěn)定且計(jì)算成本更低。安全評(píng)估為了確保對(duì)齊的有效性需要一套全面的評(píng)估體系。這包括使用專門的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集如PKU-SafeRLHF、TruthfulQA、HarmBench來測試模型在有害性、偏見、事實(shí)性等方面的表現(xiàn) 并采用紅隊(duì)測試Red Teaming 等對(duì)抗性方法主動(dòng)尋找模型的漏洞和安全風(fēng)險(xiǎn)。8、大模型幻覺幻覺Hallucination是指大模型生成看似合理但實(shí)際上是錯(cuò)誤的、捏造的或與現(xiàn)實(shí)世界事實(shí)不符的內(nèi)容的現(xiàn)象。這是大模型最主要的挑戰(zhàn)之一嚴(yán)重影響其可靠性和應(yīng)用前景。產(chǎn)生原因幻覺的根本原因在于模型是基于其在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)到的統(tǒng)計(jì)模式來生成文本的它并不具備真正的理解、記憶或事實(shí)核查能力。原因可能包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲或錯(cuò)誤、模型知識(shí)的過時(shí)、推理能力的缺陷等。檢測與緩解技術(shù)研究人員正在開發(fā)多種檢測幻覺的方法。例如通過量化模型輸出的不確定性如語義熵來識(shí)別低置信度的內(nèi)容 或者通過檢查模型輸出的自洽性讓模型用不同方式多次回答同一問題看答案是否一致 。緩解改進(jìn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)在預(yù)訓(xùn)練階段篩選和清洗數(shù)據(jù)去除錯(cuò)誤和有害信息 。檢索增強(qiáng)生成RAG如前所述通過將回答錨定在可靠的外部知識(shí)源上是緩解事實(shí)性幻覺最有效的方法之一 。改進(jìn)解碼策略在生成文本時(shí)調(diào)整采樣策略避免過于“有創(chuàng)造力”的輸出。鏈?zhǔn)津?yàn)證Chain-of-Verification讓模型在生成回答后主動(dòng)生成一系列驗(yàn)證問題并嘗試自行回答這些問題來核查原始答案的準(zhǔn)確性 。9、提示工程(Prompt Engineering)提示工程是構(gòu)建能被大模型理解和解釋的文本結(jié)構(gòu)的技術(shù)。有效的提示工程能提高大模型的準(zhǔn)確性和效率使輸出更加可控和可預(yù)測。提示工程的分類與設(shè)計(jì)任務(wù)性提示明確指定任務(wù)類型如請(qǐng)為以下文本生成摘要示例性提示提供參考案例引導(dǎo)模型輸出符合示例格式的內(nèi)容限定性提示約束輸出格式或內(nèi)容如使用JSON格式輸出結(jié)果角色扮演提示設(shè)定模型角色如你是一個(gè)資深Python工程師只輸出代碼不解釋提示詞設(shè)計(jì)原則**提示詞**角色指示背景屬性模型要求輸入文本輸出結(jié)構(gòu)。例如在金融分析場景中提示詞可能包括角色金融分析師指示分析公司財(cái)報(bào)背景考慮行業(yè)趨勢屬性使用專業(yè)術(shù)語模型要求輸出結(jié)構(gòu)化報(bào)告輸入文本2025年第三季度財(cái)報(bào)輸出結(jié)構(gòu)JSON格式包含關(guān)鍵指標(biāo)。三、大模型進(jìn)階技術(shù)與應(yīng)用模式10、檢索增強(qiáng)生成(RAG)RAG是結(jié)合檢索能力和生成能力的技術(shù)有效解決大模型幻覺、知識(shí)過時(shí)、專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)缺乏等問題。作為Agent技術(shù)的關(guān)鍵組件RAG通過檢索外部知識(shí)庫增強(qiáng)生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。RAG的三步工作流程索引收集數(shù)據(jù)、分塊、向量嵌入并存儲(chǔ)于向量數(shù)據(jù)庫檢索將用戶查詢轉(zhuǎn)化為向量與知識(shí)庫向量進(jìn)行相似度匹配生成基于檢索結(jié)果和用戶查詢由大模型生成最終響應(yīng)典型應(yīng)用包括ChatPDF、Lepton Search等使大模型能引經(jīng)據(jù)典地回答問題而非單純依賴于預(yù)訓(xùn)練知識(shí)。RAG技術(shù)正在快速發(fā)展為通用人工智能提供了更大可能性。11、AI Agent(智能體)AI Agent是以大語言模型為核心驅(qū)動(dòng)具備自主感知需求、拆解任務(wù)、記憶信息、調(diào)用工具能力能端到端完成復(fù)雜目標(biāo)的智能系統(tǒng)。Agent代表了大模型應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展方向是智能化時(shí)代的軟件新形態(tài)。Agent技術(shù)架構(gòu)Agent是一個(gè)框架將大模型與專家模型、搜索引擎、知識(shí)庫、工具等組件集成在一起。其分層架構(gòu)包括數(shù)據(jù)資產(chǎn)層、AI組件層、智能體層和AI應(yīng)用層。大模型作為核心組件負(fù)責(zé)理解用戶意圖、拆分任務(wù)、流程控制和匯總信息。Agent工作流程以復(fù)雜任務(wù)處理為例Agent首先理解用戶需求然后將任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)調(diào)用相應(yīng)工具或子模型完成每個(gè)子任務(wù)最后整合結(jié)果返回給用戶。例如在軟件開發(fā)場景中Agent可分解為產(chǎn)品經(jīng)理、程序員、測試工程師等多個(gè)角色協(xié)同完成項(xiàng)目開發(fā)。12、模型上下文協(xié)議(MCP)**MCP(模型上下文協(xié)議)**為大模型與外部工具之間搭建信息傳遞通道。通過MCP開發(fā)者無需為每個(gè)外部工具編寫復(fù)雜接口使大模型能無縫調(diào)用API、數(shù)據(jù)庫等工具實(shí)現(xiàn)從能說到能做的跨越。MCP的核心特點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)化接口統(tǒng)一封裝各種工具簡化調(diào)用流程高效性減少通信延遲優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸可擴(kuò)展性支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)展便于未來功能增加多平臺(tái)兼容支持LangChain、Hugging Face、OpenAI API等多種平臺(tái)MCP的工作機(jī)制初始化階段啟動(dòng)客戶端并連接服務(wù)器獲取可用工具列表查詢處理階段用戶輸入查詢Host應(yīng)用將查詢傳遞給MCP ServerLLM分析分析用戶意圖并生成工具調(diào)用指令工具調(diào)用執(zhí)行指令并返回結(jié)果結(jié)果整合LLM整合工具結(jié)果并生成最終響應(yīng)13、Agent-to-Agent協(xié)議(A2A)A2A是Google于2025年推出的標(biāo)準(zhǔn)化智能體交互協(xié)議旨在實(shí)現(xiàn)不同AI系統(tǒng)之間的無縫通信與協(xié)作打破信息孤島使異構(gòu)智能體能協(xié)同工作。A2A協(xié)議的核心功能能力發(fā)現(xiàn)通過Agent Card(JSON格式元數(shù)據(jù)文件)聲明智能體的能力、任務(wù)類型和輸入輸出要求任務(wù)管理支持從快速響應(yīng)的短時(shí)任務(wù)到需要長時(shí)間運(yùn)行的復(fù)雜任務(wù)協(xié)作通信智能體間發(fā)送結(jié)構(gòu)化消息傳遞上下文信息、中間步驟回復(fù)和最終產(chǎn)出物安全與兼容構(gòu)建在HTTP、Server-Sent Events(SSE)、JSON-RPC等廣泛應(yīng)用的協(xié)議上A2A協(xié)議的通信架構(gòu)鏈?zhǔn)絽f(xié)作上一個(gè)Agent的輸出作為下一個(gè)Agent的輸入像接力賽一樣傳遞集中式調(diào)度有一個(gè)主Agent負(fù)責(zé)分發(fā)任務(wù)和匯總結(jié)果類似項(xiàng)目經(jīng)理角色14、Agenttic-RL傳統(tǒng)的LLM-RL范式主要將這些模型視為靜態(tài)的條件生成器而Agentic RL則將這些模型重新定義為自主決策的智能體能夠在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境中進(jìn)行感知、推理、規(guī)劃和工具使用。Agentic RL將 LLMs 從靜態(tài)文本生成器重構(gòu)為具備感知→規(guī)劃→行動(dòng)→反思閉環(huán)能力的動(dòng)態(tài)自主智能體。Agentic RL形式化為一個(gè)部分可觀測馬爾可夫決策過程POMDP。寫在最后本文系統(tǒng)性地梳理了構(gòu)成現(xiàn)代AI大模型技術(shù)棧的一系列核心基礎(chǔ)概念。從奠定基礎(chǔ)的Transformer架構(gòu)到數(shù)據(jù)處理的Token與Embedding從模型生命周期的預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)到追求效率與容量的MoE從突破知識(shí)邊界的RAG到邁向通用智能的Agent再到確保AI有益于人類的提示工程與對(duì)齊以及必須正視的幻覺挑戰(zhàn)。**這些概念相互關(guān)聯(lián)、層層遞進(jìn)共同描繪了當(dāng)前大模型技術(shù)發(fā)展的全景圖。**理解這些基礎(chǔ)概念不僅是深入研究和應(yīng)用大模型的必要前提也是我們思考人工智能未來發(fā)展方向、機(jī)遇與挑戰(zhàn)的重要基石。隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)這些概念本身也在持續(xù)發(fā)展新的理論、架構(gòu)和方法將不斷涌現(xiàn)推動(dòng)人工智能走向新的高度。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(shí)際上整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個(gè)人只能說是“最先掌握AI的人將會(huì)比較晚掌握AI的人有競爭優(yōu)勢”。這句話放在計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的開局時(shí)期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導(dǎo)過不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長。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我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅(jiān)持各種整理和分享。但苦于知識(shí)傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無法獲得正確的資料得到學(xué)習(xí)提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習(xí)書籍手冊(cè)、視頻教程、實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費(fèi)分享出來。第一階段10天初階應(yīng)用該階段讓大家對(duì)大模型 AI有一個(gè)最前沿的認(rèn)識(shí)對(duì)大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關(guān)討論時(shí)發(fā)表高級(jí)、不跟風(fēng)、又接地氣的見解別人只會(huì)和 AI 聊天而你能調(diào)教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務(wù)銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應(yīng)用業(yè)務(wù)架構(gòu)大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識(shí)提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構(gòu)成指令調(diào)優(yōu)方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應(yīng)用該階段我們正式進(jìn)入大模型 AI 進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)構(gòu)造私有知識(shí)庫擴(kuò)展 AI 的能力。快速開發(fā)一個(gè)完整的基于 agent 對(duì)話機(jī)器人。掌握功能最強(qiáng)的大模型開發(fā)框架抓住最新的技術(shù)進(jìn)展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個(gè)簡單的 ChatPDF檢索的基礎(chǔ)概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴(kuò)展知識(shí)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(xùn)練恭喜你如果學(xué)到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關(guān)的工作自己也能訓(xùn)練 GPT 了通過微調(diào)訓(xùn)練自己的垂直大模型能獨(dú)立訓(xùn)練開源多模態(tài)大模型掌握更多技術(shù)方案。到此為止大概2個(gè)月的時(shí)間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓(xùn)練求解器 損失函數(shù)簡介小實(shí)驗(yàn)2手寫一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它什么是訓(xùn)練/預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)/輕量化微調(diào)Transformer結(jié)構(gòu)簡介輕量化微調(diào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對(duì)全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認(rèn)知可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型找到適合自己的項(xiàng)目/創(chuàng)業(yè)方向做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國產(chǎn)大模型服務(wù)搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計(jì)算機(jī)運(yùn)行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何優(yōu)雅地在阿里云私有部署開源大模型部署一套開源 LLM 項(xiàng)目內(nèi)容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案…學(xué)習(xí)是一個(gè)過程只要學(xué)習(xí)就會(huì)有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會(huì)成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務(wù)那你堪稱天才。然而如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容你就已經(jīng)開始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】