威海精神文明建設(shè)辦公室網(wǎng)站,視頻類網(wǎng)站開發(fā),wordpress禁止自動(dòng)跳轉(zhuǎn),上海市青浦區(qū)建設(shè)局網(wǎng)站簡(jiǎn)介 大語言模型通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)量變引起質(zhì)變#xff0c;當(dāng)參數(shù)規(guī)模達(dá)到千億級(jí)別時(shí)產(chǎn)生涌現(xiàn)能力。構(gòu)建LLM需掌握序列建模歷史、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)#xff08;線性代數(shù)、微積分等#xff09;和序列處理架構(gòu)#xff08;RNN、LSTM到Transformer#xff…簡(jiǎn)介大語言模型通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)量變引起質(zhì)變當(dāng)參數(shù)規(guī)模達(dá)到千億級(jí)別時(shí)產(chǎn)生涌現(xiàn)能力。構(gòu)建LLM需掌握序列建模歷史、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)線性代數(shù)、微積分等和序列處理架構(gòu)RNN、LSTM到Transformer。文章提供了系統(tǒng)學(xué)習(xí)路徑初階應(yīng)用、高階應(yīng)用、模型訓(xùn)練和商業(yè)閉環(huán)四個(gè)階段幫助小白和程序員從零開始掌握大模型技術(shù)應(yīng)對(duì)47萬崗位缺口實(shí)現(xiàn)職業(yè)躍升。大語言模型通過在海量無標(biāo)注文本數(shù)據(jù)**上進(jìn)行訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)****“量變引起質(zhì)變”**讓模型學(xué)習(xí)人類語言的內(nèi)在規(guī)律和世界知識(shí)。當(dāng)模型的參數(shù)規(guī)模通常達(dá)到千億級(jí)別和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量突破某個(gè)臨界點(diǎn)時(shí)會(huì)產(chǎn)生一種名為“涌現(xiàn)”的能力即模型可以完成一些它未被明確訓(xùn)練過的復(fù)雜任務(wù)如邏輯推理、代碼生成等。如何構(gòu)建大語言模型我將通過一系列文章帶領(lǐng)大家從0到1快速構(gòu)建大語言模型的底層邏輯和技術(shù)體系。有了完整的知識(shí)體系每個(gè)人可以結(jié)合自身情況和具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇適合自己的方式開發(fā)和應(yīng)用大語言模型。今天開始第一部分內(nèi)容理論基礎(chǔ)儲(chǔ)備。一、序列建模序列建?；A(chǔ)理解序列建模的歷史背景、規(guī)模挑戰(zhàn)以及軟硬件環(huán)境。1首先要深入理解序列建模的歷史背景明白它是如何從早期的簡(jiǎn)單模型逐步發(fā)展演變而來的。早期統(tǒng)計(jì)模型N-gram - 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN的出現(xiàn) - 門控RNNLSTM和GRU - 注意力機(jī)制Attention - Transformer擺脫循環(huán)2同時(shí)要清楚序列建模所面臨的規(guī)模挑戰(zhàn)以及在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)可能遇到的問題。大型語言模型的“大”不僅僅是一個(gè)定性描述它定量指代著龐大的參數(shù)數(shù)量、海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以及所需的大量計(jì)算資源。這種規(guī)模并非偶然特性而是其能力的基本推動(dòng)力。縮放定律 - 涌現(xiàn)能力 - 參數(shù)、數(shù)據(jù)和計(jì)算的關(guān)系3此外構(gòu)建大型語言模型不只是算法方面的難題它是一項(xiàng)工程工作高度依賴特定軟件工具與強(qiáng)大硬件基礎(chǔ)設(shè)施的結(jié)合。合適的軟硬件環(huán)境也是順利進(jìn)行模型構(gòu)建的保障需要了解不同硬件設(shè)備的性能特點(diǎn)以及如何根據(jù)需求進(jìn)行合理配置。深度學(xué)習(xí)框架PyTorch、TensorFlow - 分布式訓(xùn)練庫(kù)DeepSpeed - 硬件平臺(tái)GPU、TPU二、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)預(yù)備知識(shí)掌握線性代數(shù)向量與矩陣、微積分梯度與優(yōu)化、概率與統(tǒng)計(jì)以及數(shù)值穩(wěn)定性等知識(shí)。1線性代數(shù)在大語言模型中扮演著至關(guān)重要的角色。向量和矩陣是線性代數(shù)的基本元素也是模型處理數(shù)據(jù)和參數(shù)的主要形式。在自然語言處理中單詞和句子通常會(huì)被轉(zhuǎn)換為向量或矩陣的形式以便模型進(jìn)行計(jì)算和處理。其中詞嵌入Embeddiing將單詞映射到低維向量空間中使得語義相似的單詞在向量空間中的距離較近。這種表示方法不僅減少了數(shù)據(jù)的維度還保留了單詞之間的語義關(guān)系。矩陣運(yùn)算則用于模型的參數(shù)更新和計(jì)算過程中如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重矩陣和輸入數(shù)據(jù)的乘積運(yùn)算注意力機(jī)制中QKV計(jì)算。向量和矩陣 - 嵌入Embedding - 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Y WX B- 注意力計(jì)算QKV********2微積分里的梯度與優(yōu)化知識(shí)則幫助我們找到模型訓(xùn)練的最優(yōu)方向。在模型訓(xùn)練過程中我們需要不斷調(diào)整模型的參數(shù)使得模型的輸出盡可能接近預(yù)期的結(jié)果。這就涉及到損失函數(shù)的定義和優(yōu)化問題。梯度是損失函數(shù)關(guān)于模型參數(shù)的變化率它指示了參數(shù)調(diào)整的方向。通過求導(dǎo)計(jì)算梯度我們可以使用梯度下降等優(yōu)化算法來逐步調(diào)整參數(shù)降低損失函數(shù)的值。例如在訓(xùn)練一個(gè)語言生成模型時(shí)我們希望模型生成的文本與真實(shí)文本之間的差異盡可能小通過計(jì)算損失函數(shù)的梯度不斷調(diào)整模型的參數(shù)使模型逐漸學(xué)會(huì)生成更符合要求的文本。導(dǎo)數(shù)和偏導(dǎo)數(shù) - 計(jì)算梯度- 損失函數(shù)- 梯度下降****- 反向傳播************3語言本身具有不確定性和多樣性同樣的意思可以用不同的表達(dá)方式。概率與統(tǒng)計(jì)理論為大語言模型處理這種不確定性提供了有力支持。在模型中我們可以使用概率模型來預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞或句子的出現(xiàn)概率。例如基于統(tǒng)計(jì)的語言模型會(huì)根據(jù)前面已經(jīng)出現(xiàn)的單詞計(jì)算下一個(gè)單詞出現(xiàn)的概率分布。通過對(duì)大量文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)模型可以掌握不同單詞之間的搭配概率從而生成更符合語言習(xí)慣的文本。此外概率與統(tǒng)計(jì)還可以用于模型的評(píng)估和不確定性分析幫助我們了解模型的性能和可靠性。古典概率 - 貝葉斯定理 - 馬爾可夫鏈- 條件概念****- 聯(lián)合概率************4在大語言模型的復(fù)雜計(jì)算過程中數(shù)值穩(wěn)定性是一個(gè)不容忽視的問題。由于模型參數(shù)眾多、計(jì)算量巨大很容易出現(xiàn)數(shù)值溢出或精度丟失等情況導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果不準(zhǔn)確甚至模型無法正常訓(xùn)練。在進(jìn)行矩陣乘法或指數(shù)運(yùn)算時(shí)如果數(shù)值過大或過小可能會(huì)超出計(jì)算機(jī)能夠表示的范圍從而產(chǎn)生溢出錯(cuò)誤。為了保證數(shù)值穩(wěn)定性我們需要采用一些技巧如數(shù)據(jù)歸一化、參數(shù)初始化策略和梯度裁剪等。數(shù)據(jù)歸一化可以將輸入數(shù)據(jù)調(diào)整到合適的范圍內(nèi)避免數(shù)值過大或過小合理的參數(shù)初始化策略可以確保模型在訓(xùn)練初期具有穩(wěn)定的數(shù)值狀態(tài)梯度裁剪則可以限制梯度的大小防止梯度爆炸現(xiàn)象的發(fā)生。梯度消失和梯度爆炸 - 正則化和歸一化- 參數(shù)初始化- 梯度裁剪三、序列處理回顧序列處理架構(gòu)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN及其變體如LSTM、GRU。1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN是早期用于處理序列數(shù)據(jù)的重要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。它的創(chuàng)新是通過循環(huán)連接使網(wǎng)絡(luò)能夠保留前面時(shí)刻的信息從而處理具有時(shí)序依賴性的數(shù)據(jù)。在語言處理中RNN可以逐個(gè)處理單詞并將前面單詞的信息傳遞到當(dāng)前時(shí)刻以理解整個(gè)句子的語義。然而RNN存在著明顯的局限性。隨著序列長(zhǎng)度的增加RNN在反向傳播過程中會(huì)出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸的問題導(dǎo)致模型難以學(xué)習(xí)到長(zhǎng)距離的依賴關(guān)系。例如在處理一篇較長(zhǎng)的文章時(shí)RNN可能會(huì)忘記文章開頭提到的關(guān)鍵信息從而影響對(duì)后續(xù)內(nèi)容的理解。SLP和MLP - 序列處理 - RNN- 循環(huán)連接- 長(zhǎng)序列處理2為了解決RNN的梯度問題RNN的變體長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM和門控循環(huán)單元GRU等變體應(yīng)運(yùn)而生。LSTM通過引入門控機(jī)制包括輸入門、遺忘門和輸出門來控制信息的流入、保留和流出。這種機(jī)制使得LSTM能夠更好地捕捉長(zhǎng)距離的依賴關(guān)系在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)具有更好的性能。GRU則是LSTM的一種簡(jiǎn)化版本它只有重置門和更新門兩個(gè)門控機(jī)制在保持較好性能的同時(shí)減少了模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。這些RNN變體在自然語言處理的許多任務(wù)中取得了顯著的成果如機(jī)器翻譯、文本生成等。LSTM - 輸入門、遺忘門和輸出門 -GRU- 重置門和更新門3隨著研究的不斷深入更先進(jìn)的架構(gòu)如Transformer逐漸取代了RNN及其變體成為大語言模型的主流架構(gòu)。Transformer通過自注意力機(jī)制能夠直接計(jì)算序列中任意兩個(gè)位置之間的相關(guān)性從而更好地捕捉全局信息。與RNN相比Transformer具有并行計(jì)算的優(yōu)勢(shì)大大提高了訓(xùn)練效率。同時(shí)Transformer的多頭注意力機(jī)制和位置編碼等技術(shù)進(jìn)一步增強(qiáng)了模型對(duì)語言的理解和生成能力。Self Attention - Transformr- Bert和GPT- ViT和DiT構(gòu)建大語言模型的理論基礎(chǔ)儲(chǔ)備是一個(gè)廣泛而深入的領(lǐng)域涉及到序列建模、數(shù)學(xué)理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等多個(gè)方面。想要扎實(shí)掌握這些理論知識(shí)不是一朝一夕的事情。建議大家先了解整體然后結(jié)合實(shí)際工作需求逐步深入細(xì)節(jié)。不然一上來就糾結(jié)細(xì)節(jié)很容易被勸退。四、如何系統(tǒng)的學(xué)習(xí)大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實(shí)際上整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個(gè)人只能說是“最先掌握AI的人將會(huì)比較晚掌握AI的人有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)”。這句話放在計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的開局時(shí)期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導(dǎo)過不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)。我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅(jiān)持各種整理和分享。但苦于知識(shí)傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無法獲得正確的資料得到學(xué)習(xí)提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習(xí)書籍手冊(cè)、視頻教程、實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費(fèi)分享出來。一直在更新更多的大模型學(xué)習(xí)和面試資料已經(jīng)上傳帶到CSDN的官方了有需要的朋友可以掃描下方二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】01.大模型風(fēng)口已至月薪30K的AI崗正在批量誕生2025年大模型應(yīng)用呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)根據(jù)工信部最新數(shù)據(jù)國(guó)內(nèi)大模型相關(guān)崗位缺口達(dá)47萬初級(jí)工程師平均薪資28K數(shù)據(jù)來源BOSS直聘報(bào)告70%企業(yè)存在能用模型不會(huì)調(diào)優(yōu)的痛點(diǎn)真實(shí)案例某二本機(jī)械專業(yè)學(xué)員通過4個(gè)月系統(tǒng)學(xué)習(xí)成功拿到某AI醫(yī)療公司大模型優(yōu)化崗offer薪資直接翻3倍02.大模型 AI 學(xué)習(xí)和面試資料1?? 提示詞工程把ChatGPT從玩具變成生產(chǎn)工具2?? RAG系統(tǒng)讓大模型精準(zhǔn)輸出行業(yè)知識(shí)3?? 智能體開發(fā)用AutoGPT打造24小時(shí)數(shù)字員工熬了三個(gè)大夜整理的《AI進(jìn)化工具包》送你?? 大廠內(nèi)部LLM落地手冊(cè)含58個(gè)真實(shí)案例?? 提示詞設(shè)計(jì)模板庫(kù)覆蓋12大應(yīng)用場(chǎng)景?? 私藏學(xué)習(xí)路徑圖0基礎(chǔ)到項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)僅需90天第一階段10天初階應(yīng)用該階段讓大家對(duì)大模型 AI有一個(gè)最前沿的認(rèn)識(shí)對(duì)大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關(guān)討論時(shí)發(fā)表高級(jí)、不跟風(fēng)、又接地氣的見解別人只會(huì)和 AI 聊天而你能調(diào)教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務(wù)銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應(yīng)用業(yè)務(wù)架構(gòu)大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識(shí)提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構(gòu)成指令調(diào)優(yōu)方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應(yīng)用該階段我們正式進(jìn)入大模型 AI 進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)構(gòu)造私有知識(shí)庫(kù)擴(kuò)展 AI 的能力?？焖匍_發(fā)一個(gè)完整的基于 agent 對(duì)話機(jī)器人。掌握功能最強(qiáng)的大模型開發(fā)框架抓住最新的技術(shù)進(jìn)展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的 ChatPDF檢索的基礎(chǔ)概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫(kù)與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴(kuò)展知識(shí)混合檢索與 RAG-Fusion 簡(jiǎn)介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓(xùn)練恭喜你如果學(xué)到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關(guān)的工作自己也能訓(xùn)練 GPT 了通過微調(diào)訓(xùn)練自己的垂直大模型能獨(dú)立訓(xùn)練開源多模態(tài)大模型掌握更多技術(shù)方案。到此為止大概2個(gè)月的時(shí)間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓(xùn)練求解器 損失函數(shù)簡(jiǎn)介小實(shí)驗(yàn)2手寫一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它什么是訓(xùn)練/預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)/輕量化微調(diào)Transformer結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介輕量化微調(diào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對(duì)全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認(rèn)知可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型找到適合自己的項(xiàng)目/創(chuàng)業(yè)方向做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國(guó)產(chǎn)大模型服務(wù)搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計(jì)算機(jī)運(yùn)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優(yōu)雅地在阿里云私有部署開源大模型部署一套開源 LLM 項(xiàng)目?jī)?nèi)容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案…學(xué)習(xí)是一個(gè)過程只要學(xué)習(xí)就會(huì)有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會(huì)成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務(wù)那你堪稱天才。然而如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容你就已經(jīng)開始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】