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沈阳除甲醛专业公司_招聘网58同城招聘_网络推广外包想手机蛙软件_石家庄seo网站排名

时间:2025/7/10 18:18:57来源:https://blog.csdn.net/weixin_41496173/article/details/143067341 浏览次数:0次
沈阳除甲醛专业公司_招聘网58同城招聘_网络推广外包想手机蛙软件_石家庄seo网站排名

0x00 学习路径概述

本文将学习路径划分为三个部分:入门篇应用篇深入篇。每个章节针对不同的学习需求,帮助你从基础知识入手,逐步掌握大语言模型(LLM)的使用、应用开发以及技术原理等内容。

学习目标

  • 入门篇

    • 了解大语言模型的基础知识及常见术语
    • 学会使用编程语言访问 OpenAI API 等模型接口
    • 面向非专业背景用户的大模型普及
  • 应用篇

    • 搭建开源模型推理环境
    • 学习大语言模型应用开发框架(如 LangChain、Dify 等)
    • 掌握 Prompt 工程、RAG、Agent 等应用开发模式
  • 深入篇

    • 了解大模型的技术原理、训练微调、数据工程和推理优化
    • 探索大语言模型的前沿技术和应用进展

根据自身需求,可以选择关注相应的章节。如果对大语言模型的原理不感兴趣,可以直接学习入门篇和应用篇。


0x10 入门篇

基础学习资源

  1. 申请 OpenAI API

    • 请访问 OpenAI Quickstart,并确保有良好的国际互联网访问条件。
    • 推荐使用 OpenRouter 来访问多种闭源和开源模型。
  2. 入门课程推荐

    • ChatGPT Prompt Engineering for Developers:
      • 适合入门者,内容简单,提供中英双语字幕。
      • 中英双语字幕资源。
    • OpenAI Quickstart 【必看】:
      • OpenAI 官方文档及 API Reference。
    • State of GPT:【必看】
      • GPT 联合创始人演示,涵盖 GPT 的训练及应用。
      • 视频 | PPT

0x20 应用篇

应用开发与框架

  1. 系统构建教程

    • Building Systems with the ChatGPT API:学习如何构建 ChatGPT API 应用。提供中文字幕。
  2. 大语言模型应用框架

    • LangChain:最火的大语言模型应用开发框架。
      • LangChain for LLM Application Development:中文字幕。
    • Dify:开源的应用编排工具。
    • GPT best practices:OpenAI 官方最佳实践。
    • openai-cookbook:OpenAI 官方 Cookbook,含大量实用示例。
    • Brex’s Prompt Engineering Guide:Prompt 工程简介。

0x30 深入篇

0x31 大模型技术基础

  1. 深度学习入门
    • 《动手学深度学习》 配合 李沐 B 站视频【必看】。
    • 台湾大学李宏毅深度学习课程:幽默且内容深入。
    • 3blue1brown 深度学习视频【必看】。

0x32 大模型技术原理

  1. 大语言模型综述【必看】:
    • 大语言模型综述:最好的中文综述。
    • 大语言模型:最好的大语言模型书籍。
    • 大规模语言模型:从理论到实践:另一本不错的中文书籍。
    • 清华大模型公开课第二季【必看】。
    • GPT 系列论文精读。
    • Llama3.1 论文精读。
    • 复杂推理:大语言模型的北极星能力。
    • ICML 2024 Tutorial: Physics of Language Models【必看】。

0x33 大模型训练与微调

  1. 训练大模型【必看】:
    • Build a Large Language Model (From Scratch)。
    • LLaMA-Factory:个人推荐的微调工具。
    • MAP-NEO:开源中文大模型微调工具。

0x34 大模型数据工程

  1. 数据处理与生成
    • 如何合成微调数据。
    • 中文行业预训练语料 IndustryCorpus 2.0:科学的数据处理流。
    • 数据处理工具 FlagData。

0x35 大模型推理优化

  1. 推理速度与性能分析【必看】:
    • 长上下文 Transformer 部署挑战:性能瓶颈分析。
    • 大模型量化解析。

0x36 大模型应用

  1. Prompt 工程与 RAG
    • Prompt 工程综述。
    • Modular RAG:RAG 系统优化。
    • LLM Powered Autonomous Agents。

总结:本文为大语言模型的学习者提供了从基础到深入的全方位资源,涵盖了模型的基本使用、开发框架、技术原理、微调以及推理优化等多个方面。根据自己的需求选择相应的章节进行学习,逐步掌握大语言模型的相关技术和应用开发。

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