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第一阶段：基础理论入门

目标：了解大模型的基本概念和背景。

内容：

人工智能演进与大模型兴起。

大模型定义及通用人工智能定义。

GPT模型的发展历程。

第二阶段：核心技术解析

目标：深入学习大模型的关键技术和工作原理。

内容：

算法的创新、计算能力的提升。

数据的可用性与规模性、软件与工具的进步。

生成式模型与大语言模型。

Transformer架构解析。

预训练、SFT、RLHF。

第三阶段：编程基础与工具使用

目标：掌握大模型开发所需的编程基础和工具。

内容：

Python编程基础。

Python常用库和工具。

提示工程基础。

第四阶段：实战项目与案例分析

目标：通过实战项目深化理论知识和提升应用能力。

内容：

实战项目一：基于提示工程的代码生成。

实战项目二：基于大模型的文档智能助手。

实战项目三：基于大模型的医学命名实体识别系统。

案例分析：针对每个实战项目进行详细的分析和讨论。

第五阶段：高级应用开发

目标：掌握大模型的高级应用开发技能。

内容：

大模型API应用开发。

RAG (Retrieval-Augmented Generation)。

向量检索与向量数据库。

LangChain、Agents、AutoGPT。

第六阶段：模型微调与私有化部署

目标：学习如何对大模型进行微调并私有化部署。

内容：

私有化部署的必要性。

HuggingFace开源社区的使用。

模型微调的意义和常见技术。

第七阶段：前沿技术探索

目标：探索大模型领域的前沿技术和未来趋势。

内容：

多模态模型。

参数高效微调技术。

深度学习框架比较。

大模型评估和benchmarking。

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
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