大模型学习
第一步:打好基础
数学必备:先搞定线性代数、概率论和微积分。
编程基础:学会Python就够用了,像NumPy和Pandas这种工具一定得上手。不会的话,网上的免费教程一堆。
第二步:入门机器学习
学习机器学习的概念:建议从吴恩达的《Machine Learning》课程入手,深入浅出!
动手搭模型:刷几个经典的机器学习项目,比如房价预测、分类问题啥的。用scikitlearn库快速起步。
第三步:转向深度学习
基础框架:学习TensorFlow或PyTorch。推荐PyTorch,更友好些。
深度学习算法:先搞懂神经网络的工作原理,再学卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)这些基础算法。
第四步:理解语言模型的原理
自然语言处理(NLP)基础:知道什么是分词、词向量(比如word2vec)。刷斯坦福CS224N的NLP课程,很实用!
Transformer原理:Transformer是大语言模型的核心,得搞清楚“Attention is All You Need”这篇论文在讲啥。
第五步:进军大语言模型
预训练模型:学学BERT、GPT这些经典模型的架构和原理,搞懂预训练和微调是怎么回事。
上手大模型:用Hugging Face开源库跑个模型,试试Finetune ChatGPT这样的项目!
第六步:应用与进阶
看行业案例:关注医疗、金融、教育这些行业,看看大模型怎么用的。
研究前沿技术:阅读一些像《大语言模型:基础与前沿》这样的书,了解检索增强、稀疏专家模型等进展。
小Tips
多动手:别光看书和教程,自己的代码跑起来才算真懂!
别急:从简单到复杂,学得慢一点没关系,稳扎稳打才重要。
加入社区:参加Kaggle比赛或GitHub开源项目,和别人多互动进步快!
学大模型其实没想象中那么难,记住重点是动手+持续学习!