为了帮助大家更好地节制大模型干系知识，这里定制了一份学习方案，分为七个阶段，涵盖理论根本、核心技能、编程根本、实战项目、高等运用、模型微调与私有化支配以及前沿技能探索。
二、学习方案第一阶段：根本理论入门
目标：理解大模型的基本观点和背景，为后续学习打下坚实根本。
人工智能演进与大模型兴起：回顾人工智能的发展进程，理解大模型在个中的地位和浸染。大模型定义及通用人工智能定义明确大模型的内涵和外延，磋商通用人工智能的实现路径。GPT模型的发展进程梳理GPT系列模型的技能演进，理解其在我国的发展现状。第二阶段：核心技能解析
目标：深入学习大模型的关键技能和事情事理，提升理论素养。
算法的创新、打算能力的提升磋商大模型背后的算法事理，理解打算能力对模型性能的影响。数据的可用性与规模性、软件与工具的进步：剖析大数据在大模型中的浸染，学习干系软件和工具的利用。天生式模型与大措辞模型比拟剖析天生式模型与大措辞模型的优缺陷，节制各自的运用处景。Transformer架构解析深入研究Transformer架构，理解其在大模型中的核心地位。预演习、SFT、RLHF学习大模型的演习方法，节制预演习、SFT（监督衰落调）和RLHF（强化学习与人类反馈）等技能。第三阶段：编程根本与工具利用
目标：节制大模型开拓所需的编程根本和工具，为实战项目做好准备。
Python编程根本学习Python基本语法、数据构造、函数等。Python常用库和工具熟习Numpy、Pandas、TensorFlow、PyTorch等库的利用。提示工程根本节制提示工程的基本事理和技巧，提高编程效率。第四阶段：实战项目与案例剖析
目标：通过实战项目深化理论知识和提升运用能力。
实战项目一：基于提示工程的代码天生。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。案例剖析：针对每个实战项目进行详细的剖析和谈论，总结履历教训。大模型全套学习资源已打包，放在公Z号：【AI大模型知识官】免费自取
第五阶段：高等运用开拓
目标：节制大模型的高等运用开拓技能，拓宽运用领域。
大模型API运用开拓学习如何利用大模型API进行运用开拓。RAG (Retrieval-Augmented Generation)理解基于检索增强的天生技能。向量检索与向量数据库节制向量检索技能，理解向量数据库的运用。LangChain、Agents、AutoGPT学习大模型在自动化、智能体等领域的运用。第六阶段：模型微调与私有化支配
目标：学习如何对大模型进行微调并私有化支配，知足个性化需求。
私有化支配的必要性剖析私有化支配的上风和场景。HuggingFace开源社区的利用学习如何利用HuggingFace开源社区进行模型微调。模型微调的意义和常见技能节制模型微调的方法和技巧。第七阶段：前沿技能探索
目标：探索大模型领域的前沿技能和未来趋势，为行业发展贡献力量。
多模态模型理解多模态模型的发展现状和运用。参数高效微调技能学习参数高效微调的方法，提高模型演习效率。深度学习框架比较比拟剖析不同深度学习框架的特点和适用场景。大模型评估和benchmarking节制大模型评估方法，理解行业benchmarking标准。通过以上七个阶段的学习，相信您将全面节制大模型的干系知识！