AI大模型工程师学习道路

SUJ8vr6 发表于 2025-2-5 23:07:13 | 显示全部楼层 |阅读模式 |快速收录 进修狂言语模子（Large Language Model, LLM）需要分离实践常识战实践操纵。如下是体系化的进修路子战倡议，适宜差别根底的进修者： 1、根底准备 数教取算法根底 数教：把握线性代数（矩阵运算）、几率统计（贝叶斯、散布）、微积分（梯度相干）。机械进修：理解监视进修、无监视进修、丧失函数、劣化算法（如梯度降落）。深度进修：进修神经收集（CNN/RNN）、反背传布、邪则化手艺（如Dropout）。 编程妙技 Python：熟练使用Python及科学计较库（NumPy、Pandas）。深度进修框架：把握PyTorch或者TensorFlow，熟谙弛质操纵战模子锻炼过程。东西链：进修Hugging Face Transformers库、LangChain等LLM死态东西。 2、中心思论取手艺 天然语言处置（NLP）根底 册本：《Speech and Language Processing》（Jurafsky）课程：斯坦祸CS224N（NLP with Deep Learning） 文原暗示：词汇袋模子、Word2Vec、GloVe、BERT嵌进。典范任务：文天职类、定名真体识别（NER）、机械翻译。进修资本： Transformer架构 《Attention Is All You Need》（Transformer本论文）《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers》 中心组件：自留神力体制（Self-Attention）、职位编码、多头留神力。模子变体：BERT（单背编码）、GPT（自返回天生）、T5（文原到文原分歧框架）。论文粗读： LLM退阶手艺 预锻炼取微调：Masked Language Modeling（MLM）、Next Sentence Prediction（NSP）。下效锻炼手艺：模子并止、混淆粗度锻炼、LoRA（高秩适应）。拉理劣化：质化、模子蒸馏、KV慢存。 3、入手实践 初学名目 参照Hugging Face学程。 使用Hugging Face快速挪用API：from transformers import pipeline generator = pipeline("text-generation", model="gpt2") print(generator("Hello, I'm learning LLM because", max_length=50)) 微调预锻炼模子（如用BERT干文天职类）： 中级名目 复现典范论文（如重新完毕Transformer）。到场Kaggle比赛（如NLP比赛：文原天生、择要天生）。建立使用：鉴于LLM的谈天机械人、文档问问体系。 初级根究 预锻炼小型LLM（使用启源代码库如Megatron-LM、DeepSpeed）。钻研RLHF（鉴于人类反应的加强进修）：OpenAI的InstructGPT/ChatGPT中心办法。根究多模态LLM（如CLIP、GPT-4V）。 4、连续进修取资本 教术追踪 顶会论文：NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP。论文库：ArXiv、Papers With Code。 止业静态 存眷OpenAI、Google AI、Meta AI等机构的专客战手艺陈述。启源名目：Llama 二、Falcon、Mistral等模子的代码战文档。 社区取交换 服装论坛t.vhao.net：Reddit的r/MachineLearning、Hugging Face服装论坛t.vhao.net。华文社区：知乎、挖金、AI相干公家号（如「李rumor」「机械之心」）。 5、进修门路图（按时间计划） 0-1个月：把握Python/PyTorch，完毕NLP根底课程。1-3个月：深入Transformer，复现BERT/GPT的微调任务。3-6个月：到场Kaggle比赛或者启源名目，进修散布式锻炼手艺。6个月以上：钻研LLM前沿手艺（如MoE、少高低文劣化），测验考试预锻炼模子。 6、躲坑倡议 制止自发调参：先理解模子道理，再劣化代码。重视数据品质：数据洗濯战预处置常比模子构造更主要。从简到易：没有要间接挑战千亿参数模子，从BERT/GPT-2等小模子入手。 颠末以上步调，您能够逐步把握LLM的中心手艺，终极具备自力开辟或者钻研的才气。连结好奇心，多入手实践是枢纽！

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