AI元年:大模型的革新力量
随着ChatGPT的震撼登场,2023年被标记为AI元年,大模型以其前所未有的影响力,重塑我们的日常生活和工作方式。从日常的问答对话到复杂的编程辅助,乃至创意图像生成,AI大模型展现出超乎想象的能力,预示着“未来已来”,并成为互联网行业的新宠。
【一一AGI大模型学习 所有资源获取处一一】
①人工智能/大模型学习路线
②AI产品经理入门指南
③大模型方向必读书籍PDF版
④超详细海量大模型实战项目
⑤LLM大模型系统学习教程
⑥640套-AI大模型报告合集
⑦从0-1入门大模型教程视频
⑧AGI大模型技术公开课名额
大模型人才:高薪与稀缺并存
在大模型时代,企业对相关人才的需求剧增,AIGC领域更是面临人才荒,薪资随之水涨船高。AI运营年薪可达约18万,工程师平均年薪超过37万,而大模型算法专家更是高达近40万。
掌握大模型技术,意味着你将:
- 成为全能型大模型工程师,涉足Prompt、LangChain、LoRA等多个领域;
- 掌控模型二次训练和微调,引领智能对话、文生图等创新应用;
- 薪酬涨幅10%-20%,步入高薪精英行列;
- 优质项目积累为创业创新奠定坚实基础。
大模型概览:多领域、多功能
大模型,即拥有庞大参数量和复杂度的机器学习模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、科学计算和多模态处理等,如Open AI的GPT系列、腾讯的PCAM、华为的盘古气象模型及谷歌的Vision Transformer。
学习路径:七阶段全面掌握
大模型的学习路径细致规划为七大阶段,涵盖系统设计、Prompt工程、平台应用开发(如阿里云PAI上的电商虚拟试衣)、知识库应用(如LangChain框架的物流问答系统)、微调开发(针对特定行业)、多模态模型应用(如文生图小程序)以及综合平台开发,确保学员从理论到实战全面掌握。
个性化学习方案:适应各层次需求
无论是零基础新手、具备编程基础的开发者,还是AI领域的专业人士,都有量身定制的学习路径。课程不仅适合撰写学术论文和毕设,也为AI产品经理、运营等角色提供专属提升方案。
转型机遇:大模型的吸引力
即便已有编程经验,转向大模型仍极具价值。行业趋势显示,AI大模型正逐步重塑软件行业,提前学习可助你在竞争中占得先机,即便不转行,也能实现技能升级。Python等语言的开发者通过学习大模型,能迅速适应未来技术趋势,赢得更高薪酬。
面向未来:技术迭代与个人成长
AI技术迭代迅速,传统应用方式已难以满足需求,掌握大模型技术成为必要。无论你是初学者还是资深人士,理解并实践大模型技术,都将极大提升个人竞争力,为职业生涯开辟新天地。
把握大模型的浪潮,不仅是技术的飞跃,更是个人发展的转折点。从理论学习到实战操作,每一步都是向未来迈进的坚实步伐。加入这场技术革命,为自己赢得一张通往高薪与前沿的通行证。立即行动,未来就在你手中。
既然大模型现在这么火热,各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型,那么势必会需要大量大模型人才,同时也会带来大批量的岗位?“雷军曾说过:站在风口,猪都能飞起来”可以说大模型这对于我们来说就是一个机会,一个可以改变自身的机会,就看我们能不能抓住了。
那么,我们该如何学习大模型?
作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
如何系统的去学习大模型LLM ?
作为一名热心肠的互联网老兵,我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。
但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的 AI大模型资料
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一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
阶段1:AI大模型时代的基础理解
- 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容:
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践 - L1.5 GPT应用案例
阶段2:AI大模型API应用开发工程
- 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
- 内容:
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例 - L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词 - L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用 - L2.4 总结与展望
- L2.1 API接口
阶段3:AI大模型应用架构实践
- 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
- 内容:
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节 - L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景 - L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例 - L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例 - L3.5 其他大模型介绍
- L3.1 Agent模型框架
阶段4:AI大模型私有化部署
- 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
- 内容:
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划:
- 阶段1:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2:2-3个月,专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3:3-4个月,深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4:4-5个月,专注于高级模型的应用和部署。
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