大模型百科:超详细解读与学习路线图

news/2025/2/11 14:18:08/

大模型的定义

大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。近年来,随着计算机技术和大数据的快速发展,深度学习在各个领域取得了显著的成果,如自然语言处理,图片生成,工业数字化等。为了提高模型的性能,研究者们不断尝试增加模型的参数数量,从而诞生了大模型这一概念。

大模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。

大模型采用预训练+微调的训练模式,在大规模数据上进行训练后,能快速适应一系列下游任务的模型。

大模型和小模型的区别

大模型和小模型在应用方面最大的区别是大模型偏向于全能化、通用化,而小模型一般偏向于解决某一垂直领域中的某个具体问题。比如一个图像识别小模型专门训练用来识别车牌号,对车牌号可以有很好的识别精度。但是一个图像识别大模型不仅可以识别车牌号,还可以识别我们生活中碰到的大部分图片,而且站在我们人类的视角来看,他似乎对图片中的内容有自己的理解,看起来拥有更高的智能化水平。

另外相比小模型来说,大模型通常具有更多的参数,能够学习更复杂的特征和模式。同时大模型的训练数据集也会更大,架构更为复杂,训练起来也需要更高的计算资源。

大模型的分类

按照输入数据类型的不同,大模型主要可以分为以下三大类:

语言大模型

是指在自然语言处理(NLP)领域中的一类大模型,通常用于处理文本数据和理解自然语言。

视觉大模型

是指在计算机视觉(CV)领域中使用的大模型,通常用于图像处理和分析。

多模态大模型

是指能够处理多种不同类型数据的大模型,例如文本、图像、音频等多模态数据。

按照应用领域的不同,大模型主要可以分为 L0、L1、L2 三个层级:

L0 通用大模型

是指可以在多个领域和任务上通用的大模型。通用大模型就像完成了大学前素质教育阶段的学生,有基础的认知能力,数学、英语、化学、物理等各学科也都懂一点。

L1 行业大模型

是指那些针对特定行业或领域的大模型。它们通常使用行业相关的数据进行预训练或微调,以提高在该领域的性能和准确度。行业大模型就像选择了某一个专业的大学生,对自己专业下的相关知识有了更深入的了解。

L2 垂直大模型

是指那些针对特定任务或场景的大模型。它们通常使用任务相关的数据进行预训练或微调,以提高在该任务上的性能和效果。垂直大模型就像研究生,对特定行业下的某个具体领域有比较深入的研究。

大语言模型LLM

大语言模型(Large Language Model,LLM)是大模型的子分类,是专门通过处理大量文本数据来理解和生成人类语言的AI系统,从而执行各种自然语言处理任务,如文本分类、问答、对话、内容总结等。我们最为常见的ChatGPT、百度文心一言、讯飞星火等都属于大语言模型。

大语言模型LLM的基础架构

目前流行的大语言模型的架构基本都沿用了当前NLP领域最热门最有效的架构—Transformer架构。Transformer架构来源于谷歌在2017年发表的论文《Attention Is All You Need》,翻译过来就是注意力就是你需要的一切。

注意力机制是大语言模型的核心机制,它让模型在处理文本时,能够同时关注输入中的所有词汇,无论句子长短,都能精准捕捉到远距离的语义关联。例如,在解析“华为公司发布了新款手机”这句话时,模型能够迅速聚焦“华为”与“手机”之间的关系,忽略“公司”或“发布”等词的干扰,这种能力使得大语言模型在处理大段文本、复杂语境时能够真正理解其表达的核心含义。

此外,大语言模型通过位置编码(Positional Encoding)的巧妙设计,模型得以理解文本中的词语位置和顺序,准确把握语言的时序特性,同时保留了高效的并行计算能力。

大语言模型LLM的应用场景

在企业数字化领域中,大语言模型常见的应用场景如下:

01 知识库问答系统:

通过提问的方式,快速查找企业知识库中的内容,并通过大模型对内容进行总结提炼并给出解决方案;如设备故障查询、设备运检查询、员工智能助手等。

02 问答式BI系统:

通过问答的方式让大模型进行数据库查询,并返回数据结果、可视化图形等内容,供用户进行便捷的数据分析。

03 智能体系统:

将大模型的自然语言能力和小模型的垂直领域能力进行整合,形成企业智能体系统,满足设备故障预测、电力负荷预测、供应商评估分析等智能化应用和预测场景。

END

大模型的发展是当前人工智能时代科技进步的必然趋势,甚至可以媲美工业革命般的历史意义。大模型这种新技术也帮我们带来了更多生活、工作的有利工具,同时为企业带来了从数字化迈向智能化的可能。因此,在这个数字化发展日新月异的时代,我们只有主动拥抱这种变化,紧跟数字化、智能化潮流,才能确保我们在激烈的竞争中立于不败之地。

随着大模型的持续爆火,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”可以说现在大模型就是当下风口,是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?

在这里插入图片描述

大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏,我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们,来看看有哪些东西。

1.学习路线图

在这里插入图片描述

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己整理的大模型视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档,有几百本,都是目前行业最新的。
在这里插入图片描述

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
在这里插入图片描述

👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
在这里插入图片描述

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式:
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

在这里插入图片描述


http://www.ppmy.cn/news/1538909.html

相关文章

RandLA-Net 基于 Tensorflow , 训练自定义数据集

搭建 RandLA-Net 训练环境, 生成自定义训练数据集, 训练自定义数据集. Code: https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net 搭建训练环境 Clone the repositorygit clone --depth=1 https://github.com/QingyongHu

Mac 安装 Telnet 工具

方案一 通过 brew install telnet 时会要求安装 xcode 安装命令 brew install telnet报错信息: Warning: No remote origin in /usr/local/Homebrew/Library/Taps/homebrew/homebrew-services, skipping update! Running brew update --auto-update... > Auto-…

SpringMVC Controller返回值技巧:ModelAndView vs String的实战对比

前言 SpringMVC的相关小细节较多,这个博客主要针对控制层(Controller)中控制器方法的返回值为ModelAndView类型和返回值为String类型区别做出比较和案例实现 第一步:创建web项目,添加依赖,配置web.xml 添加…

ubuntu 开放 8080 端口快捷命令

文章目录 查看防火墙状态开放 80 端口开放 8080 端口开放 22端口开启防火墙重启防火墙**使用 xhell登录**: 查看防火墙状态 sudo ufw status [sudo] password for crf: Status: inactivesudo ufw enable Firewall is active and enabled on system startup sudo…

LINUX---shell变量(或bash变量)和环境变量的区别

Shell 变量是特定于当前 shell 会话的变量。 作用范围:仅在当前 shell 会话中有效。如果你打开了多个终端窗口,每个窗口都有自己的一组 shell 变量,彼此独立。 生命周期:随着 shell 会话的结束而消失,不会传递给其他 …

Nodejs和C#使用ECDH算法交换秘钥

转载于:https://bkssl.com/document/nodejs-csharp-ecdh.html nodejs的ECDH算法在进行computeSecret的时候不会自动进行HASH运算,但C#的ECDH算法必须指定HASH算法。 两边算法必须使用相同的椭圆曲线和Hash算法,例如下面用例都是用的SHA256。…

刷题小计六:矩阵

73.矩阵置零 mid 矩阵置零 ①先使用两个变量&#xff08;row_0 & col_0&#xff09;&#xff0c;记录「首行 & 首列」是否该被置零 ②在「非首行首列」的位置&#xff0c;存储置零信息到首行首列 // 把第一行第一列作为标志位for (int i 1; i < row; i) {for (…

【工具使用】VCS仿真暂停dump波形_保存session,restore session

在仿真运行的过程中我们知道使用ctrlc可以进入ucli的交互界面&#xff0c;然后使用fsdbDumpflush将波形dump下来&#xff0c;此时查看完波形之后再输入run&#xff0c;仿真继续进行。这指出如果不使用fsdbDumpflush仿真路径下会产生较多关于fsdb的相关文件&#xff0c;输入指令…