济源市住房和城乡建设局网站公示网页美工设计需求说明

济源市住房和城乡建设局网站公示,网页美工设计需求说明,好听的网络平台起名,苏州官网网站首页首先作为一位有3年从业经验、从零自学上岸的大模型算法工程师#xff0c;3年前#xff0c;我也和很多朋友一样#xff0c;对LLM充满好奇但不知从何入手。非科班出身#xff0c;靠着系统规划和大量实践#xff0c;从零基础自学#xff0c;一步步成长为一名大模型算法工程师…首先作为一位有3年从业经验、从零自学上岸的大模型算法工程师3年前我也和很多朋友一样对LLM充满好奇但不知从何入手。非科班出身靠着系统规划和大量实践从零基础自学一步步成长为一名大模型算法工程师。这段学习经历也让我深刻理解现在大多初学者面临的困惑和痛点。现在针对“初学者入门”大语言模型这个问题我结合自身经验给大家梳理一条清晰、可行的学习路线核心的思路理论 实践 持续迭代。不要指望一蹴而就把它当作一个分阶段、逐步深入的旅程。学习路线分阶段详解阶段 0 基础准备 (1-2个月视基础而定)数学基础 不必精通但需理解核心概念。线性代数 矩阵运算乘法、转置、向量空间、特征值/特征向量理解注意力机制的基础。概率论与统计 基本概率、条件概率、贝叶斯定理、常见分布如正态分布、最大似然估计。理解模型如何“学习”。微积分 导数、偏导数理解梯度下降的核心、链式法则反向传播的基础。重点在于理解概念而非复杂计算。编程基础Python: 必须熟练掌握这是AI领域的通用语言。重点掌握数据结构列表、字典、元组、控制流、函数、面向对象编程OOP、常用库NumPy, Pandas。环境与工具 熟悉Linux命令行基础、Git版本控制、虚拟环境如conda, venv。1.机器学习基础 (ML)核心概念 监督学习/无监督学习、损失函数、梯度下降、过拟合/欠拟合、评估指标准确率、召回率、F1、AUC等、交叉验证。经典模型 理解逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树/随机森林的基本思想即可。重点放在深度学习基础2.深度学习基础 (DL)神经网络基础 感知机、多层感知机、激活函数Sigmoid, Tanh, ReLU。核心概念 前向传播、反向传播、计算图。框架入门 PyTorch 是当前LLM领域的主流和首选 务必投入时间学习张量操作、自动微分、构建简单网络、训练循环。TensorFlow可以作为了解。阶段 1 深入LLM核心理论 (1-2个月)Transformer架构 这是所有现代LLM的基石必须吃透深入理解 自注意力机制 Q, K, V 矩阵、缩放点积注意力、多头注意力。这是Transformer理解上下文的核心。掌握Transformer Encoder 和 Decoder 的结构 残差连接、层归一化、位置编码为什么需要常用方法、前馈神经网络。强烈建议 阅读原始论文并配合优质博客/视频解读如 Jay Alammar 的 “The Illustrated Transformer”。预训练、微调与提示工程预训练 理解模型如何在海量无标注文本上学习通用语言表示。掌握核心预训练任务掩码语言建模、下一句预测对BERT类或 自回归语言建模对GPT类。微调 理解如何将预训练好的通用模型在特定任务如文本分类、问答、摘要的小规模标注数据上进行调整。学习全量微调、参数高效微调PEFT如LoRA、Prefix-Tuning等概念。提示工程 学习如何设计有效的提示Prompt来引导LLM完成特定任务无需或只需极少参数更新。这是应用LLM的关键技能。主流LLM架构演进了解代表性模型及其特点BERT (Encoder-only, 双向上下文)、GPT系列 (Decoder-only, 自回归生成)、T5 (Encoder-Decoder)、BART (Encoder-Decoder, 擅长生成任务)。理解它们与基础Transformer的联系与区别例如GPT只用了Decoder部分。阶段 2 动手实践小步快跑 (持续进行)使用Hugging Face Transformers库 这是入门和实践LLM的瑞士军刀学习加载预训练模型AutoModel, AutoTokenizer。实践各种下游任务文本分类、情感分析、命名实体识别、问答、文本生成、摘要等。掌握基本的微调流程准备数据集、定义模型、设置训练参数优化器、学习率、批次大小、训练循环、评估。关键 从跑通第一个demo开始 不要怕简单先感受LLM的能力。Hugging Face官网的教程和示例代码是绝佳起点。复现经典模型/组件 (可选但强烈推荐)尝试用PyTorch从零实现一个简易版的Transformer比如只实现Encoder或Decoder。或者实现自注意力层、层归一化等关键组件。这能极大加深对理论的理解。参与开源项目或复现论文在GitHub上寻找与LLM相关的、标记为good first issue的项目开始贡献。尝试复现一些经典或较新论文中的小实验或结果注意硬件限制可能需要简化。阶段 3 拓展视野与持续学习效率与优化了解模型量化、剪枝、知识蒸馏等模型压缩和加速技术。学习参数高效微调技术PEFT如LoRA, AdaLoRA, Prefix-Tuning等这是在实际应用中降低成本的关键。推理部署了解如何将训练好的模型部署上线提供服务学习框架如TorchServe, ONNX, Triton Inference Server等。应用开发学习使用LangChain, LlamaIndex等框架构建基于LLM的应用如智能客服、知识库问答、自动化报告生成。AI大模型从0到精通全套学习大礼包我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。只要你是真心想学AI大模型我这份资料就可以无偿共享给你学习。大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来我也真心希望帮助大家学好这门技术如果日后有什么学习上的问题欢迎找我交流有技术上面的问题我是很愿意去帮助大家的如果你也想通过学大模型技术去帮助就业和转行可以扫描下方链接大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享01.从入门到精通的全套视频教程包含提示词工程、RAG、Agent等技术点​02.AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线​03.学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的04.大模型面试题目详解05.这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。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】