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网站管理页面,济南网站建设(力推聚搜网络),e龙岩官网,网站会员后台管理系统文章介绍了一位AI从业者的14天大模型学习路线#xff0c;分为三步#xff1a;从基础构建LLM、理解LLM幻觉问题、学习高级技术如无限注意力等。路线涵盖数学基础、编程技能和深度学习概念#xff0c;强调个性化学习#xff0c;无需拘泥于固定时间表#xff0c;适合AI从业者…文章介绍了一位AI从业者的14天大模型学习路线分为三步从基础构建LLM、理解LLM幻觉问题、学习高级技术如无限注意力等。路线涵盖数学基础、编程技能和深度学习概念强调个性化学习无需拘泥于固定时间表适合AI从业者或想进入大模型领域的学习者。无论是面试找工作、还是自学创业甚至想要在圈子内讨论一下AGI的潜力但凡想要深度参与到AI浪潮中不可避免的就是学习大型语言模型LLM的底层原理。但AI发展这么多年论文、学习资料多如牛毛并且更新换代极快如何快速入门学习到那些真正的基础知识对于新手来说都是一个难题。最近一位AI从业者在网上分享了自己的学习过程仅用14天就学完了LLM所需要的核心知识学习笔记在GitHub上斩获了675星星并且还在持续上涨。仓库链接https://github.com/hesamsheikh/ml-retreat学习路线中的主要知识点包括token嵌入、位置嵌入、自注意力、Transformer、对Q、K、V的直观理解、因果和多头注意力、温度、top-k、top-p、分类和指令微调、旋转位置编码RoPE、KV缓存、无限注意力长上下文窗口、专家混合MoE、分组查询注意力grouped query attention、llama-2架构及相关技术等。学习LLM三步走作者把学习路线分为了三个步骤1. 从头开始构建大模型Build an LLM from Scratch这部分主要是总结语言模型的基础知识包括token、位置嵌入、自注意力机制、Transformer架构、最初版本的注意力机制Attention is All You Need论文和微调的基本原理。虽然网络上已经有很多资源但其中最关键的参考资料是Sebastian Raschka编写的《从头开始构建大型语言模型》Build a Large Language Model From Scratch这本书解释技术原理时非常巧妙读者也很容易理解。在学习构建智能体时一个无法绕过的难题就是研究自注意力机制的工作原理自注意力机制可以让模型在处理文本时能够理解每个单词或短语也可以叫做token在整体上下文中的位置和重要性。整个过程会涉及到三个关键概念查询query、键key和值value其中查询代表模型在寻找信息时提出的问题键则是数据库中的索引帮助智能体快速找到相关信息而值则是查询所寻求的具体信息或数据。三个组件的相互作用使得智能体能够在处理语言时不仅可以关注单个单词还能理解单词之间的相互关系从而更准确地捕捉文本的深层含义。2. 大模型幻觉LLM Hallucination在学习的第二部分作者推荐学习「什么是幻觉」以及「LLMs为什么会产生幻觉」可能也是潜伏在很多学习者脑海中的问题对理解语言模型也有很大帮助。幻觉是指模型生成的文本与现实世界的事实或用户的输入不一致的现象对于研究人员以及使用LLM构建应用的人来说是一个巨大的挑战。在研究过程中你可能会意识到大模型的各种问题诸如位置偏差positional bias即模型倾向于关注距离较近的token而忽略了更远的token偏差可能会影响模型对文本整体含义的理解。曝光偏差exposure bias在推理阶段模型预测出一个错误的token可能会影响后续token的生成可能会导致模型在生成文本时出现一连串的错误从而降低输出质量。还会意识到数据、训练和推理对「幻觉」问题都有不同的影响。为了缓解幻觉问题可以尝试不同的训练策略以减少模型在训练和推理时的不一致性还可以考虑如何通过引入位置编码来解决位置偏差问题以及如何通过增加模型的上下文理解能力来减少幻觉的发生。总的来说这些问题的解决需要深入理解模型的工作原理以及如何通过各种技术手段来优化随着研究的深入可以开发出更加强大和可靠的智能体以支持各种语言处理任务。3. LLM Edge不止注意力最后阶段会学习到一些不那么「基础」的一些知识但在构建LLM系统时非常关键主要包括暂停Pause Tokens让大模型有更多时间「思考」。无限注意力Infini-attention通过利用之前处理过的token的记忆可以让大模型的上下文窗口变的非常大比如Gemini模型的上下文窗口就高达100万个token。旋转位置编码RoPERotary Positional Embedding一种相对位置编码方法在Llama以及其他许多大型语言模型中广泛使用主要优势在于能够关注序列中距离较远的token。KV缓存KV Cache消除在生成先前token时重复的计算可以提高效率。专家混合MoEMixture of Experts不止使用单一的大规模模型而是结合了多个较小的LLMs由Mistral模型推广Mistral的8个大小为7B的模型在某些任务上的表现超过了Llama 2的70B模型。为了回顾这些主题作者主要研究了Meta的Llama模型的架构和代码相关资源可以在代码仓库中找到。学习资源在研究这些主题时作者并不只依赖单一的资源例如在学习大型语言模型LLMs的基础知识时主要参考了《从头开始构建大型语言模型》这本书与此同时读论文也是必不可少的特别是那些首次提出某项技术的研究比如原始的Transformer论文以及综述论文汇总了众多研究并给出了简洁的总结。一些教学视频也很有用可以作为预热让心里有一个大概的印象一个比较好的资源是Andrej Karpathy其中包含了大量「从零开始解释大型语言模型」的教学视频。预备知识数学知识线性代数向量和矩阵矩阵乘法概率论和统计学概率的基本概念随机变量和分布期望值和方差最大似然估计MLE微积分微分和积分尤其是用于反向传播偏导数用于基于梯度的优化优化梯度下降随机梯度下降SGD高级优化器例如Adam编程、框架Python熟悉如NumPy和Pandas这样的库深度学习框架TensorFlow或PyTorch熟悉模型训练、调试和评估深度学习概念理解感知机、激活函数和层。反向传播和梯度下降。损失函数交叉熵均方误差卷积神经网络CNNs可选但有帮助有助于理解模型中层的操作温馨提示享受学习过程虽然作者确实在两周之内把这些主题都学完了涉及的概念也不是特别复杂但作者表示两周只是用来强调这并不是一项难以完成的任务你并不需要设定一个严格的截止日期来学习这些资源。在刚开始学习的时候我也没想过14天就能学完一切都是顺其自然即使最后花了一个月也没有任何问题要享受发现新事物的乐趣。不要拘泥于学习路线图每个人都有自己的学习节奏和背景知识你可以对学习路线图进行调整。学习是一个非常个性化的体验要学什么是基于「你已知的」和「你想知道的」对于每个人来说这个问题的答案都是不同的所以不要完全照搬学习路线图可以选择其中感兴趣的部分。没有一本书、资源或路线图是最佳的所以不要将自己局限于单一的资源。不必读完所有内容当你拿起一本书、观看YouTube视频或阅读论文来研究这些材料时并没有规定要必须从头到尾读完只需要获取到所需要的信息就可以关掉了。特别是论文完整看完可能会非常耗时所以在阅读这些材料之前先确定你心中的问题并有针对性地寻找答案可以避免在不相关的内容上浪费时间即使这些内容可能很有价值但可能与你的需求无关。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② 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③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④各大厂大模型面试题目详解⑤ 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。所有的视频教程由智泊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】**​