大模型学习计划

这个系列的创作目的是从零开始学习大模型并记录成博客供大家一起交流。以下是初步制定的一个分阶段的学习和写作规划，帮助我逐步掌握大模型的核心知识，并高效输出高质量内容。

整体目标：

1. 从0开始学习大模型。
2. 提升写作表达水平。

第一阶段：基础知识储备（1-2个月）

目标：掌握深度学习基础、Transformer架构和PyTorch/TensorFlow框架。

学习重点：

1. 深度学习基础：

• • 神经网络基础（前馈网络、反向传播、激活函数）。
  • 常见任务（分类、回归、序列建模）与损失函数。
  • 学习优化器（SGD、Adam）和正则化（Dropout、BatchNorm）。
  • 推荐资源：吴恩达《深度学习专项课程》、CS231n（Stanford）。

1. Transformer架构：

• • 精读《Attention is All You Need》论文，理解自注意力机制、位置编码、多头注意力。
  • 实现一个简易的Transformer（如字符级语言模型）。
  • 推荐资源：The Illustrated Transformer、Hugging Face Transformers库文档。

1. 框架学习：

• • PyTorch或TensorFlow的基础语法（张量操作、自动求导、模型定义）。
  • 动手实现简单模型（如LSTM、CNN、Transformer）。

博客写作方向：

• 基础概念解析：

• • 《什么是神经网络？从感知机到深度学习》。
  • 《Transformer架构详解：从Self-Attention到Positional Encoding》。

• 代码实战：

• • 《用PyTorch实现一个迷你Transformer》。
  • 《如何用Hugging Face加载预训练模型？》。

第二阶段：大模型核心技术（2-3个月）

目标：深入理解大模型训练技术、预训练任务和微调方法。

学习重点：

1. 大模型架构：

• • GPT系列（自回归模型）、BERT系列（自编码模型）、T5（统一文本到文本框架）。
  • 模型参数量化（如LLaMA、Alpaca）、稀疏化技术（MoE）。

1. 训练技术：

• • 分布式训练（数据并行、模型并行、ZeRO优化）。
  • 混合精度训练（FP16/FP32）、梯度累积。
  • 预训练任务设计（MLM、NSP、Span Corruption）。

1. 实践项目：

• • 使用Hugging Face库微调BERT/GPT-2完成下游任务（如文本分类、生成）。
  • 尝试开源大模型（如LLaMA、Falcon）的本地部署。

博客写作方向：

• 技术原理：

• • 《大模型如何训练？从数据并行到ZeRO优化》。
  • 《BERT vs GPT：预训练目标与模型架构对比》。

• 实战教程：

• • 《手把手微调BERT实现情感分析》。
  • 《用LLaMA-2和LoRA低成本训练定制化模型》。

第三阶段：进阶技术与领域应用（3-4个月）

目标：掌握大模型优化、对齐技术（Alignment）和垂直领域应用。

学习重点：

1. 模型优化与对齐：

• • 指令微调（Instruction Tuning）、人类反馈强化学习（RLHF）。
  • 模型压缩（剪枝、量化、知识蒸馏）。
  • 提示工程（Prompt Engineering）和思维链（Chain-of-Thought）。

1. 领域应用：
   • 大模型在代码生成（Codex）、多模态（CLIP、DALL·E）、科学计算（AlphaFold）中的应用。
   • 部署大模型到生产环境（ONNX转换、FastAPI服务化）。
2. 前沿研究跟踪：

• 阅读最新论文（如GPT-4、Gemini、Mistral）。
• 关注行业动态（开源社区、政策与伦理）。

博客写作方向：

• 技术前沿：
  • 《RLHF：如何用人类反馈对齐大模型？》。
  • 《多模态大模型实战：CLIP与图像描述生成》。
• 行业分析：
  • 《开源大模型生态盘点：从LLaMA到Falcon》。
  • 《大模型的伦理挑战与解决方案》。

推荐学习资源

1. 书籍：

• 《深度学习》（花书）、《Natural Language Processing with Transformers》。

1. 课程：

• Stanford CS224N（NLP）、Full Stack Deep Learning（工程化）。

1. 社区：

• Hugging Face论坛、Reddit的r/MachineLearning、Papers With Code。

1. 工具：

• Colab/Jupyter Notebook、Weights & Biases（实验跟踪）、Gradio（快速Demo）。

关键提醒

1. 保持动手：每个理论知识点搭配代码实现，避免“纸上谈兵”。
2. 先模仿后创新：初期复现经典论文和开源项目，逐步尝试改进。
3. 定期复盘：每周总结学习进展，调整计划优先级。
4. 加入社区：参与开源项目（如Hugging Face）、技术社群，获取反馈。