今天老師整理了大模型入門的幾個(gè)學(xué)習(xí)步驟、目標(biāo)和需要掌握的基礎(chǔ)知識(shí)，供初學(xué)者快速掌握基本路徑。
1??前置知識(shí)： Python 基礎(chǔ)、 Linux 基礎(chǔ)
??學(xué)習(xí)內(nèi)容
1.熟練掌握 Python 語(yǔ)言，熟悉常用的
Python 庫(kù)和工具，如 NumPy 、 Pandas 、  Scikit - learn 、 PyTorch 等。
2.具備 NLP 相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)，包括文本預(yù)處理、分詞、詞性標(biāo)注等。
3.對(duì)大模型有一定了解，包括
Transformer 模型的結(jié)構(gòu)和原理、基于注意力機(jī)制的自然語(yǔ)言處理技術(shù)等。
2??Step1:NLP相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)
??學(xué)習(xí)內(nèi)容
1.了解文本預(yù)處理、分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、詞向量表示等基礎(chǔ)知識(shí)。
2.掌握機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、分類、回歸等基礎(chǔ)算法，并了解其在 NLP 領(lǐng)域的應(yīng)用。
3.了解大規(guī)模 NLP 任務(wù)中的常用技術(shù)和方法，如深度學(xué)習(xí)中的 Transformer 模
型、 BERT 、 GPT 等。
3??Step2:GPT API 調(diào)用及 Prompt 設(shè)計(jì)
??學(xué)習(xí)內(nèi)容
了解 GPT API 的調(diào)用方式和基本操作，熟悉 Prompt 設(shè)計(jì)技巧和要點(diǎn)，能夠結(jié)合自己的任務(wù)調(diào)用 API 實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)的任務(wù)代碼。
4??Step3:模型微調(diào)（ Fine - tuning )
??學(xué)習(xí)內(nèi)容
了解常見的微調(diào)模型的基本流程和原理，熟悉數(shù)據(jù)集的構(gòu)造、訓(xùn)練、評(píng)估等過程，能夠獨(dú)立構(gòu)建 QA 對(duì)，在服務(wù)器上對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)。
5??Step4: RAG （外掛數(shù)據(jù)庫(kù)）
??學(xué)習(xí)內(nèi)容
RAG 作為目前最火的一個(gè) LLM 落地方向，可以結(jié)合私有數(shù)據(jù)（表格、 word 、 txt 、 pdf 、數(shù)據(jù)庫(kù)皆可）實(shí)現(xiàn)本地問答，且訓(xùn)練成本較低，可以快速實(shí)現(xiàn)效果。
??有需要提升面試能力和輔導(dǎo)項(xiàng)目的同學(xué)可以后臺(tái)聯(lián)系我～