张小明 2026/1/14 17:11:09
微网站怎么制作,济南网站优化公司,做媛网站,广州市城市建设开发总公司网站文章提出从实践到理论再到实践的大模型学习路径#xff0c;包括Prompt工程、AI编程、API调用、RAG和Agent应用开发等步骤#xff0c;并介绍了模型微调技术。提供了2025年最新的大模型学习路线图(L1-L4级别)#xff0c;涵盖基础知识、RAG应用开发、Agent架构实践…文章提出从实践到理论再到实践的大模型学习路径包括Prompt工程、AI编程、API调用、RAG和Agent应用开发等步骤并介绍了模型微调技术。提供了2025年最新的大模型学习路线图(L1-L4级别)涵盖基础知识、RAG应用开发、Agent架构实践和模型微调部署同时推荐了书籍、视频教程、项目实战和面试题等学习资源帮助零基础学习者系统入门大模型领域。零基础想入门大模型langchain、transformer、bert这些确实需要学习但要是一上来就从这些内容开始那就完全搞错了作为有一定编程经验的程序员实在没必要刚入门就把所有时间和精力都投入到复杂的理论中纠结该选哪种编程语言或是钻研那些晦涩的数学公式。这样做很容易让人陷入精神内耗最后往往从入门变成了放弃。其实我们认识复杂的新事物时最轻松的方式应该是先对现象有感性认识-再理解其本质和原理-最后用所学知识解释新现象并指导实践。因此我给出的学习路径是先学会如何使用大模型接着了解它背后的原理最后探索怎样将其应用到实际问题中。Prompt工程作为普通人要做的就是把大模型用起来。这涉及到我们向大模型提出的问题。举个最简单的例子很多同学第一次用AI时会问“你是谁”这个“你是谁”就是prompt。一个清晰有效的prompt包含角色、任务目标、上下文、输出要求、限定条件、理想示例等一系列内容只有把prompt设计好了大模型才有可能发挥出理想的效果。AI编程作为一个程序员把大模型用起来学会使用Copilot、通义灵码之类的AI编程工具来提升编码效率。现阶段AI辅助编程在代码补全以及注释生成方面表现还不错因此需要你来把架子搭好、把模块分好。这样无形中还能提高你的架构能力。API调用作为一个大模型套壳程序员玩一下掌握如何调用市面上常见的大模型API结合自己的想法实现具体的小任务这对初学者来说是一个实际操作的好机会。这时候你就获得了实践经验和对AI的直观认识。接下来就可以进入更深一层的大模型应用技术了。大模型应用开发作为一个大模型应用开发程序员把大模型用起来在工具方面需要学习如LangChain这样的开发库以及如LlamaIndex这样的数据索引和检索工具。方向方面RAG(Retrieval-Augmented Generation检索增强生成)RAG全称检索增强生成Retrieval-Augmented Generation就像一个超级智能助手加了个百科全书。想象一下你和一位朋友聊天他不仅会自己思考回答问题还能瞬间查阅海量资料来确保答案准确无误。逻辑流程数据提取-embedding向量化-索引创建-检索-排序-LLM生成。这部分内容技术细节很多也非常有趣很有搞头。AgentAI Agent它被设计为具有独立思考和行动能力的AI程序。你只需要提供一个目标比如写一个游戏、开发一个网页他就会根据环境的反应和独白的形式生成一个任务序列开始工作。就好像是人工智能可以自我提示反馈不断发展和适应以尽可能最好的方式来实现你给出的目标。典型的AI agent分为**Memory记忆、Tools外部工具 、Planning计划 和Action行动**四个模块。Agent相关的开源项目以及产品非常多可以边研究边学边做。至此应用方面的板块内容就介绍完了。注意**这个路径虽然更适合0基础入门但是并不代表轻松简单。**出来混总要还的因为我们前期跳过了很多基础知识所以意味着越往后学越需要回填大量前置内容比如掌握 Python 语言掌握向量数据库熟悉常用的库和工具如 NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch 等具备 NLP 相关的基础知识包括文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等Transformer 模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等BERT、BART、T5等经典的模型数学基础知识说真的补理论知识、搭项目环境这个过程自己摸索和踩坑的话还是非常痛苦的。很有可能学着学着就放弃了。深水区模型训练和微调在这一阶段重点学习各种常见的预训练模型、模型结构及其主要的预训练任务。大型模型的全面微调Fine-tuning涉及调整所有层和参数以适配特定任务。此过程通常采用较小的学习率和特定任务的数据可以充分利用预训练模型的通用特征但可能需要更多计算资源。参数高效微调Parameter-Efficient Fine-TuningPEFT旨在通过最小化微调参数数量和计算复杂度提升预训练模型在新任务上的表现从而减轻大型预训练模型的训练负担。即使在计算资源受限的情况下PEFT技术也能够利用预训练模型的知识快速适应新任务实现有效的迁移学习。因此PEFT不仅能提升模型效果还能显著缩短训练时间和计算成本使更多研究者能够参与到深度学习的研究中。PEFT包括LoRA、QLoRA、适配器调整(Adapter Tuning)、前缀调整(Prefix Tuning)、提示调整(Prompt Tuning)、P-Tuning及P-Tuning v2等多种方法。以下图表示了7种主流微调方法在Transformer网络架构中的作用位置及其简要说明接下来将详细介绍每一种方法。产品和交付大模型时代的产品无论从用户需求、产品逻辑还是产品形态、商业模式等方面大家都还处于摸索状态因此在学习大模型领域知识时一定要一直看到产品和商业化这一层。看清楚了哪个赛道拥挤、哪个领域是风口就能够更好地把握职业机会更有效地将大模型技术转化为求职市场的竞争力。我们把这个路径捋一下就得到了这张AI大模型全栈知识地图限时免费CSDN 大模型学习大礼包开放领取从入门到进阶助你快速掌握核心技能资料目录AI大模型学习路线图配套视频教程大模型学习书籍AI大模型最新行业报告大模型项目实战面试题合集扫码免费领取全部内容 资源包核心内容一览1、 AI大模型学习路线图成长路线图 学习规划科学系统的新手入门指南避免走弯路明确学习方向。2、配套视频教程根据学习路线配套的视频教程涵盖核心知识板块告别晦涩文字快速理解重点难点。课程精彩瞬间3、大模型学习书籍4、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。6、大模型大厂面试真题整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度每道题都配有详细解析和答题思路帮你针对性提升面试竞争力。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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