本文为非从业者提供了一条大模型学习的快速入门路径强调入门难度不高且投入不大。文章从神经网络基础开始逐步介绍CNN、RNN、Transformer结构再到大模型原理、训练优化、部署应用等最后涵盖GPU算力知识。作者建议采用工程师式的迭代学习方法不必纠结教科书可通过让大模型自我举例、科普和提供代码来快速理解。我不是从业者本文也是写给非从业者的快速入门路径有些朋友工作中要用到一些概念理解。深度学习和大模型是这个时代的基本要素也很有数学和工程的美感有哲学意义而且简单入门难度不高投入不大值得学习。注1.简单理解基本原理不难快速入门建立感性认知和大画面。破魅和建立兴趣对神经网络、大模型、IT、学习本身。2.前置要求大二基本的高数、线代、编程知识入门时不需要太多传统机器学习、统计学习、最优化知识需要时回头学。很多人卡在这一步容易劝退市面上很多推崇的的书其实名不副实。3.让大模型不断给自己举例、科普、列pytorch代码可以快速了解。4.不必纠结教科书。市面上的书大多中式教材适合学习的比较少。机器学习、AI乃至整个IT学习不适合高中生的死抠纠结课本和全套基础的学习方式而适合工程师式的迭代学习。一、神经网络基本的神经元运算很简单多元一次方程线性变换一个非线性函数初中数学基本的全连接神经网络结构很简单万能近似定理这是神经网络拟合能力的原理学习梯度下降反向传播原理很简单虽然实操比较麻烦通过以上了解到深度学习这个事本质“不难”初步了解训练过程的细节梯度爆炸消失泛化正则化各类优化器Adam, Momentum, RMSprop等不必纠结初步了解pytorch二、CNN了解基本的计算机图像处理知道卷积、滤波等操作并不神秘很简单。了解CNN的基本结构理解根据应用场景设计NN。了解不同网络层次自然分工低层次学纹理边缘等局部特征高层次学语义。了解LeNet, Alexnet, GoogleNet, ResNet的结构用pytorch写一些简单案例参考动手学习深度学习pytorch版三、视觉可以暂时跳过了解从R-CNN到Yolo系列的演化史深度学习在学术和工程上不断进化演化的经典案例。了解语义分割U-Net, DeepLab, Swin Transformer等了解生成模型GANVAE风格迁移扩散模型, CLIP对比学习这部分比较有趣//CNN、图像处理、yolo系列等很符合人们的“直观”逻辑也比较有趣四、RNN 自然语言处理了解NLP的基本概念词嵌入, Seq2Seq等学习RNN、LSTM、GRU的基本原理并不复杂五、大模型基本原理学习attention原理很简单学习transformer结构并不复杂搞清楚QKV三个矩阵不要被网上不好的科普文章唬到 3B1B的科普视频不错MHA, GQA, MLATransformer可视化 transformer-explainerbbycroft.net/llm等了解bertgpt自监督学习了解gpt系列的发展历史ViT用HuggingFace的库加载模型六、transformer的改造优化attention机制的改良稀疏注意力线性注意力FFN的改造MoE模型等旋转位置编码RoPE纯解码器新架构Mamba, RWKV通过这些优化可以更好的理解原结构本身学线性注意力后可以回头学SVM中的核方法理解这个经典算法和核技巧。七、训练Scaling Laws微调loRA优化器AdamW/Lion梯度检查点FlashAttention分布式训练分片ZeROMegatron-LMDeepSpeed流水线并行指令遵循指令微调和人类反馈强化学习RLHF等//在这阶段学习强化学习的知识Q表格Q-learningDQN深度策略梯度法演员-评论员TPROPPO模型编辑RAG多模态了解基于适配器的编码器-解码器架构、双编码器架构、融合编码器架构等八、部署、应用压缩量化、剪枝知识蒸馏vLLM, KV Cache, PagedAttentionTensorRT-LLMTGIPrompt Engineering思维链思维树Agent: LangChainCrew AIAutoGPT等九、GPU与算力了解基本的计算机体系结构知识乘法器运算了解GPU的基本结构cuda运算了解tensorcore, CUDAcore, RTcore三种GPU核心计算单元的任务、结构了解GEMMmacFMA运算了解服务器互联Infiniband显卡互联nvlink十、后续1.“跟李沐学AI”动手学深度学习pytorch版论文精读等适合科研方向2.Andrej Karpathy的系列视频一线实操高手但又温和耐心不故弄玄虚讲话比较舒服是技术老哥味不是那种典型硅谷理工味。AI大模型从0到精通全套学习大礼包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。只要你是真心想学AI大模型我这份资料就可以无偿共享给你学习。大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来我也真心希望帮助大家学好这门技术如果日后有什么学习上的问题欢迎找我交流有技术上面的问题我是很愿意去帮助大家的如果你也想通过学大模型技术去帮助就业和转行可以扫描下方链接大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享01.从入门到精通的全套视频教程包含提示词工程、RAG、Agent等技术点02.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03.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04.大模型面试题目详解05.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】