- 深度思考
我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。
首先，我知道嵌入式系统涉及许多低级编程、微控制器、实时操作系统等。人工智能，特别是像GPT这样的大型模型，似乎处于另一端，处理高级计算、海量数据集和复杂算法。这里肯定有一个学习曲线。
我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。我听过监督学习、无监督学习和强化学习等术语。这些是什么意思？我需要掌握这些基本概念。
接下来，我需要学习神经网络，因为它们是深度学习和大型模型的基础。我听说过层、神经元、激活函数等。这些组件是如何协同工作来处理数据的？
我还需要熟悉人工智能中使用的工具和编程语言。我知道Python被广泛使用，所以我应该确保我对它感到满意。我应该学习哪些特定的库或框架，比如TensorFlow或PyTorch？
数据在人工智能中至关重要，所以我应该了解如何处理数据集、预处理数据并有效地管理它。数据清理、规范化和将数据集拆分为训练集和测试集可能是重要的步骤。
由于我对大型语言模型感兴趣，我应该研究自然语言处理（NLP）。NLP中使用的具体技术和模型是什么？我听说过标记化、嵌入和BERT和GPT等模型。它们是如何工作的？
