AI大模型,正在构建的颠覆力,为了更好的入局AI大模型,这次我特意复盘和整理大模型学习脉络,开了30节大模型的课程,包含大模型理论、大模型论文带读以及大模型企业项目实战,还附赠500+大模型论文
以下是《AI大模型系列课》课程目录
第一课:NLP大模型:基础、前沿与学习路径
第二课:基于模型量化的大模型压缩的进展
🔻 压缩技术中,为什么量化要优于剪枝、蒸馏?
🔻 如何搜索裁剪阈值用于裁剪outlier?
🔻 包含有异常值outlier的特征如何量化?
第三课:基于模型剪枝的大模型高效计算和应用
🔻 模型剪枝的技术背景
🔻 模型剪枝具体方法
🔻 模型剪枝前沿方法
🔻 语言模型剪枝实例
第四课:讲解扩散模型的基础知识及拓展应用
🔻 AI作画–以文生图
🔻 扩散模型是什么
🔻 扩散模型工作拓展
🔻 扩散模型带来的机遇
第五课:大语言模型的RLHF
🔻 RLHF的优点和挑战
🔻 RLHF如何改善大模型性能
🔻 RLHF的实际应用案例
🔻 RLHF在大模型的未来趋势
第六课:[LLM + 微调]大模型的高效微调
🔻 01 介绍
🔻 02 常用的高效微调方法介绍
🔻 03 如何针对领域数据集根据高效微调方法创造大语言模型
🔻 04 未来挑战与研究方向
第七课:大模型医疗
🔻 医疗领域的数据特点、挑战和机遇
🔻 大模型的定义和特点,如预训练、微调、指令学习等
🔻 针对ChatGLM大模型,介绍ChatGLM模型微调
🔻 代码实践以及模型微调
第八课:大模型基本概念以及应用场景
🔻 发展线路与技术手段
🔻 应用场景
🔻 缺点与局限
🔻 未来展望
第九课:LLAMA2中文大模型
🔻 理论介绍
🔻 代码实践
第十课:大模型前沿论文带读训练营(NLP方向)
🔻 01 LLaMA训练营
🔻 02 LLaMA训练营——精读
🔻 03 LLaMA训练营——代码讲解
🔻 04 GLM-130B训练营——论文泛读
🔻 05 GLM-130B训练营——论文精读
🔻 06 GLM-130B训练营——代码讲解
🔻 07 Alpaca训练营——论文泛读
🔻 08 Alpaca训练营——论文精读
🔻 09 Alpaca训练营——代码讲解
第十一课:掌握大模型领域前沿,跑通三套企业级项目代码
🔻 01 开发基于大模型的聊天机器人
🔻 02 实战基于大模型的对话系统(实战一)
🔻 03 大模型模型原理及综述
🔻 04 大语言模型(LLM)原理及综述
🔻 05 精读大模型-3论文、Instruct论文
🔻 06 精读谷歌PaLM论文、脸书LLaMA论文
🔻 07 实战基于大模型的对话系统(实战二)
🔻 08 实战微调LLaMA模型
在大模型的构建之下,AI自动化交互,将会决定世界的未来,谁的大模型更强大,将决定在遥远的未来的话语权,同时,大模型会成为AI基础设施。
大模型岗位需求
大模型时代,企业对人才的需求变了,AIGC相关岗位人才难求,薪资持续走高,AI运营薪资平均值约18457元,AI工程师薪资平均值约37336元,大模型算法薪资平均值约39607元。
掌握大模型技术你还能拥有更多可能性:
• 成为一名全栈大模型工程师,包括Prompt,LangChain,LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程;
• 能够拥有模型二次训练和微调能力,带领大家完成智能对话、文生图等热门应用;
• 薪资上浮10%-20%,覆盖更多高薪岗位,这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域;
• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。
可能大家都想学习AI大模型技术,也想通过这项技能真正达到升职加薪,就业或是副业的目的,但是不知道该如何开始学习,因为网上的资料太多太杂乱了,如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路,少碰壁,这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好,希望能够真正帮助到大家。
-END-
一、大模型风口已至:月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长,根据工信部最新数据:
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K(数据来源:BOSS直聘报告)
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例:某二本机械专业学员,通过4个月系统学习,成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer,薪资直接翻3倍!
二、如何学习大模型 AI ?
🔥AI取代的不是人类,而是不会用AI的人!麦肯锡最新报告显示:掌握AI工具的从业者生产效率提升47%,薪资溢价达34%!🚀
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
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。
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人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
1️⃣ 提示词工程:把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统:让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发:用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你:
✔️ 大厂内部LLM落地手册(含58个真实案例)
✔️ 提示词设计模板库(覆盖12大应用场景)
✔️ 私藏学习路径图(0基础到项目实战仅需90天)
第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。