企业官网建设流程全解析

捕鱼网站怎么做,设计师网站欣赏,网站案例英文,wordpress template hierarchy本文详解学习大模型的七大基础#xff1a;理论基础、Python编程、深度学习框架、领域知识、实践经验、算法基础#xff0c;以及全面学习资源包。强调理论与实践结合#xff0c;指出大模型是多学科交叉科学#xff0c;技术只是基础#xff0c;打好地基才能在大模型领域立足…本文详解学习大模型的七大基础理论基础、Python编程、深度学习框架、领域知识、实践经验、算法基础以及全面学习资源包。强调理论与实践结合指出大模型是多学科交叉科学技术只是基础打好地基才能在大模型领域立足。适合小白和程序员系统学习。大模型技术的基础学习是未来在大模型领域能否站稳脚跟的关键随着大模型技术的发展越来越多的人开始进入大模型领域但大模型作为一门技术因此它的本质上是一个工具因此这也让学习大模型有了不同的学习方向。从工具的角度来看学习一个工具主要有两个方向一个是使用工具一个是制造工具而今天我们主要讲的是后者也就是怎么制造一个大模型工具它需要哪些技术基础。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍一、大模型基础技术路线‍‍‍下面主要从以下几个技术基础讲解一下大模型的学习路线‍‍‍‍‍‍‍理论基础‍编程基础深度学习框架特定领域知识‍‍‍‍实践经验算法基础1、理论基础理论基础是一切技术的开始对学习一门技术来说至关重要没有理论就无法指导技术的发展方向和实现方法。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍什么是理论理论其实就是一套描述和解决问题的方法论只不过不同的技术有不同的方法也就是理论。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍理论的发展有两种方式一种是基于实践检验结果总结出来的经验二种是以严谨的科学理论推导出逻辑自洽的解决某个问题的方法。‍‍‍‍‍‍‍比如说火是人类生存和进化的重要条件之一而在远古时期人类对于火的认知还比较浅显因此那时关于火的理论也比较基础比如它可以取暖可以烤熟食物等这就是基于经验的理论基础。‍‍‍‍而随着科学技术的发展人类对于火的研究更加的深入比如火的形态火本无形但又是流体而这就是基于严谨的科学研究和理论推导的结果。‍‍那学习大模型需要哪些理论基础理论有人工智能的概念机器学习深度学习神经网络原理激活函数损失函数正向传播反向传播等基础理论对这些基础理论等理解是非常必要的。‍‍‍‍‍‍‍有了理论之后就能让你知道大模型能干啥以及怎么干。‍‍2、编程基础编程基础就不用多说了所有的计算机软件都是基于编程技术开发的大模型也不例外。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍但需要说的是大模型开发主要使用的是Python作为其主流的开发语言当然并不是说开发大模型必须用python用其它语言也可以毕竟语言只是工具算法才是核心而算法是脱离计算机语言独立存在的。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍还有就是大模型本身是主要基于Python开发的但基于大模型构建上层应用可以使用其它工程性语言比如JavaGoRust等当然也可以使用Python。‍‍‍‍‍大模型作为一个服务一般由Python开发然后封装成对外接口然后使用其它开发语言调用构建上层应用。‍‍3、深度学习框架什么是框架‍框架就类似于模具大模型是一个非常复杂的系统性工程从0开始构建难度非常大因此就有了一些开源框架来处理一些基础性工作和一些常用的工具。‍‍‍‍‍‍‍‍比如说数据处理在大模型技术中数据处理是非常重要的一环但面对复杂的数据种类以及数据格式如果全部自己手动处理将是一个巨大的工程量因此为了提高开发效率排除这些外在干扰让技术人员把心思放在大模型的核心节点上框架就出现了。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍还有就是这些深度学习框架一般会内置一些经典架构的实现比如Transformer架构和一些常见的神经网络模型比如CNN和RNN这样对一些初学者就可以直接使用这些工具构建属于自己的大模型。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍常见的深度学习框架如PyTorchTensorflow等。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍4、特定领域的知识大模型是一个非常笼统的技术但细分下去又有多种不同的方向比如说自然语言处理计算机视觉等。毕竟大模型也是用来解决问题的如果大模型没有具体的落脚点那么它就成为了一个纯理论性质的研究这样它就失去了应有的价值。‍‍‍而不论是自然语言处理还是计算机视觉都是独立的应用领域它们和大模型的关系就是大模型可以作为其研究的一个方法或手段没有大模型也可以研究自然语言处理和计算机视觉但自然语言处理和计算机视觉可以利用大模型进行更加高效的研究。‍‍‍‍因此如果只是单纯的学习大模型技术不与这些具体的应用领域相结合那么学习大模型技术就失去了应有的意义。‍‍‍‍‍‍‍而用大模型去研究这些应用领域或者说用大模型作为解决这些领域的一个方法那么就需要有对应领域的基础知识只有大模型本身的技术是远远不够的。‍‍‍‍自然语言处理所涉及的知识有语言分析语义分析分词自然语言理解自然语言生成等。‍‍‍‍‍‍‍‍‍5、实践经验实践 实践 再实践重要的事情说三遍‍‍‍‍大模型技术是一项实操性很强的技术或者说任何技术都离不开实操纯粹的理论研究终究只是空中楼阁。‍‍‍‍‍‍从学习方法的角度来说理论应该与实践相结合很多人在学习理论的过程中总喜欢打破砂锅问到底钻进理论中出不来。‍‍‍‍‍‍‍当然并不是说打破砂锅问到底不好作为技术研究人员有必须要有打破砂锅问到底的决心。‍‍但是理论一方面是由严谨的科学逻辑推导出来的还一部分是根据实践总结和调整的单纯的研究理论很难让你真正理解技术的本质。这也是为什么有些问题在学习的时候怎么都想不明白但等真正去实操的时候突然之间就豁然开朗。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍最好的学习方式就是在了解一些理论的基本概念之后就上手找个大模型进行实操然后用实操去验证理论这样才能明白别人为什么会这样设计为什么可以这样做不可以那样做。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍钻进理论出不来并且不肯动手实践的人就是那种经常钻牛角尖的理论一套一套的但啥都干不好而且最重要的是这种钻牛角尖的方式往往会事半功倍导致半途而废。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍6、算法基础算法的重要性就不用多说了任何和计算机有关的东西都离不开算法如果说硬件是计算机的身体那么算法就是计算机的灵魂。‍‍‍大模型可以说是算法的集大成者因为大模型是基于严谨的数学理论推导的而算法是数学在计算机中的载体离开了算法大模型将不复存在。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍以上就是一些学习大模型技术所需要的基础但并不是全部大模型技术是人工智能技术的一种实现方式而人工智能技术是一个多学科交叉的科学涉及到数学社会学哲学计算机科学工程学控制论等等甚至包括文学与艺术。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍因此要想学好大模型技术只是最基础的东西。万丈高楼平地起全靠有个好地基。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍7、AI大模型从0到精通全套学习大礼包我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。只要你是真心想学AI大模型我这份资料就可以无偿共享给你学习。大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来我也真心希望帮助大家学好这门技术如果日后有什么学习上的问题欢迎找我交流有技术上面的问题我是很愿意去帮助大家的如果你也想通过学大模型技术去帮助就业和转行可以扫描下方链接大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享01.从入门到精通的全套视频教程包含提示词工程、RAG、Agent等技术点02.AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线​03.学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的04.大模型面试题目详解05.这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】