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成都建站平台,济南建手机网站哪家好,免费软件app下载,网络运营商哪家好LLM基础知识分成了十个部分#xff1a;Transformer结构主流大模型预训练Pre-train过程后训练Post-train过程模型压缩与量化专家模型MoERAGAgent部署分布式训练推理加速模型评估其他结构第一部分#xff1a;Transformer结构 与LLM相关的面试都会问到transforme…LLM基础知识分成了十个部分Transformer结构主流大模型预训练Pre-train过程后训练Post-train过程模型压缩与量化专家模型MoERAGAgent部署分布式训练推理加速模型评估其他结构第一部分Transformer结构与LLM相关的面试都会问到transformer比如手撕多头注意力自注意力缩放参数计算等等1.分词器tokenizer Embedding层BPEBBPEWordPiece等算法了解一下各类模型的分词方法感兴趣的同学可以看-下tokenizer在预训练过程具体如何处理2.注意力模块self-attentioncross-attention的原理MHA、MQA、GQA、MLA、DCA等多种注意力机制优化策略(可能会考手撕)线性注意力稀疏注意力kvcache等等这部分推荐看苏神的科学空间原理推导写的很清楚3.前馈神经网络FFN残差连接归一化这几个模块的作用是什么LN和BN的区别pre-norm和post-normSwiGLU等激活函数RMSNorm等归一化4.位置编码 PE为什么需要位置编码常见的位置编码有哪些如正余弦、可学习、ROPE、ALiBi、YARN等绝对位置编码和相对位置编码长度外推策略了解各大模型长上下文处理方式5.代表模型encoder-only,decoder-onlyencoder-decoderprefix-decoder等结构及其代表模型分别适用于哪些任务为什么现在的大模型都是decoder-only结构6.解码策略top-k、top-p、temperature等参数含义greedy search、beam search等解码策略投机解码及其优化算法第二部分主流大模型BERT系列、GPT、Llama、Qwen、GLM、Baichuan、DeepSeek等等注意关注一下发展脉络每一代做了哪些优化不要只看最新版第三部分预训练Pre-train过程预训练任务有哪些数据配比数据筛选过滤方法合成数据这部分推荐阅读主流大模型开源的技术报告第四部分后训练Post-train 过程这部分是面试过程中考察的第二个重点般会联合实习项目一起深挖1.SFT微调数据构造数据配比全参微调冻结微调PEFT高效微调(prompt tuning、p-tuning v2、prefix-tuning、adapter-tuning、LoRA及其变体)CoTReasoning等o1系列策略这部分建议做一个完整项目加深对每一个步骤的理解2.RLHFAligning为什么有SFT还需要 RLHF两者有何区别RLAIFReFTOpenAl做RLHF的过程里面的几个模型分别是怎么运作的DPO的原理和实现PPO和DPO对比DPO有哪些问题以及如何优化SimPOKTOORPOGRPO等等第五部分模型压缩与量化了解各种量化方式GPTQAWQ等各种量化精度训练显存计算第六部分专家模型 MOE了解MOE结构及其原理训练思路推荐看知乎上关于 MOE的万字长文介绍第七部分RAGAgent借助 LangChain框架学习RAG流程了解文档分块向量模型训练多种检索策略等关键步骤Agent的几个框架如ReActReflexion等了解基本思路第八部分部署分布式训练推理加速windows、ios、Android多端部署框架flash attentionvllmaccelerate等推理加速框架DeepspeedMegatron等分布式训练框架第九部分模型评估阅读理解、问答、代码生成、数学等多个维度评估 Benchmark检测 LLM 真实性、流畅度、幻觉等如何利用LLM 对其他模型/任务做评估第十部分其他结构MambaRWKV等建议大家在学习基础知识的同时配合相关paper和源码一起进一步加深理解 LLM更新迭代非常快平时可以多关注一些新的动态闲着没事多刷刷三大会。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏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。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 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。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战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】