入门大模型的学习路线是什么？

大模型是指具有超大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常基于深度神经网络构建而成。参数是模型的内部变量，用于存储和调整模型从数据中学习到的知识和能力。参数量是衡量模型复杂度和容量的一个重要指标。一般来说，参数量越大，模型越强大，但也越难训练和部署。

训练数据是指用于训练模型的数据集，通常是从互联网等来源收集和整理的文本、图像、音频、视频等数据。训练数据的质量和数量对模型的性能和泛化能力有很大的影响。一般来说，训练数据越多越好，但也越难获取和处理，

以自然语言处理为例，目前最大的语言模型之一是ChatGPT，它可以通过自然语言指令(natural language instruction，NLI)完成各种任务，如文本生成、问答、摘要、翻译、对话等。ChatGPT使用多个不同数据集来进行预训练，包括来自不同来源和领域的文本数据，如维基百科、图书、新闻、社交媒体和论文等。

学习路线

奠定坚实基础

理解基本概念：首先，需要了解AI与机器学习的基本概念，以及它们之间的关系。AI是指计算机系统执行通常需要人类智能的任务的能力，而机器学习则是实现AI的一种方法。

掌握数学基础：扎实的数学功底对于理解和开发有效的机器学习算法至关重要。需要学习线性代数（如矩阵运算、向量空间理论等）、概率论与统计学（用于描述不确定性以及评估模型性能的关键工具）、微积分（优化问题中必不可少的概念，例如梯度下降法）等。

学习编程语言：Python因其简洁易读且拥有丰富的库支持而成为AI领域的首选编程语言。需要学习Python的语法基础、数据类型与结构、函数与模块化编程以及面向对象编程等。

入门机器学习

理论学习：通过经典书籍（如《动手学机器学习》、《机器学习精讲》或在线课程学习机器学习的核心概念和算法。

实战练习：参加Kaggle的入门竞赛，实战练习机器学习算法，并尝试实现一些经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。

深入深度学习

理论学习：深度学习是机器学习的一个子集，需要学习深度学习的基本原理和经典模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种LSTM/GRU等。推荐书籍包括《深度学习》-Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville等。

框架学习：学习深度学习框架如TensorFlow和PyTorch，并尝试实现一些经典的深度学习模型。

Transformer架构：理解Transformer架构的基本原理，这是大模型（如GPT-3、BERT等）的基础。

大模型应用开发

了解预训练和微调：学习预训练和微调的概念，并了解如何使用预训练模型进行文本生成、情感分析、问答系统等任务。

参与开源项目：加入GitHub上的活跃开源项目，如Hugging Face Transformers等，与其他开发者交流心得、解决问题。

动手实践：选取一个知名的大规模预训练模型，按照官方教程一步步搭建起来，直至能够准确再现其结果。然后，结合个人兴趣点提出一个实际问题，利用学到的知识去寻找解决方案。

书籍推荐：

1、揭秘大模型：从原理到实战

本书主要面向以下4类读者。

• 大模型、自然语言处理等相关领域的技术人员。本书能够帮助他们熟悉大模型的技术结构，从而在工作中加以借鉴。
• 有一定机器学习基础，希望进入大模型领域的互联网从业者。本书结合大模型技术和相关实践，能够帮助读者构建实用的大模型知识体系。
• 高校计算机相关专业学生。本书介绍的大模型的基础知识，可帮助读者从零开始了解大模型的知识体系。
• 科技爱好者。本书介绍大模型的各种应用，包括文本生成、问答、创意图像生成等，能够帮助读者体验大模型的独特魅力。

本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAI GPT、清华大学GLM、Meta Llama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型。

本书适合人工智能领域有大模型开发需求或对大模型技术感兴趣的技术人员阅读，也适合普通用户扩展了解大模型的前沿应用。

2、机器学习漫画小抄

阅读本书的理由1：106张漫画小抄，快速搞懂机器学习基础知识，秒懂复杂概念！

（1）知识体系清晰全面，轻松掌握各类机器学习概念。从简单的决策树到复杂的神经网络，从预处理训练集和测试集到各种模型评估指标，每一个概念都以全彩漫画解释！

（2）内容丰富，决策树、随机梯度下降、超参数、k-NN算法，超多概念，应有尽有！

（3）漫画小抄围绕各类数据科学或机器学习问题，涉及诸如过拟合、欠拟合、预处理、深度学习、神经网络等主题。

（4）使用卡片形式进行碎片化学习，以独特的视角和风趣幽默的画风，将复杂的机器学习概念以轻松幽默的方式呈现，能够做到随时随地学概念！

阅读本书的理由:2：内容有料又有趣，画风可爱，幽默风趣，学习ML不再枯燥！

（1）用最简单的方式，把高深莫测的机器学习概念变得通俗易懂。画风清新可爱，色彩搭配让人心情愉悦，每次翻阅都是一种享受！

（2）画风轻松，帮助初学者快速入门，快速搞懂机器学习几乎所有基础知识点，也能让有经验的研究者能够以一种全新的方式回顾和巩固知识。

（3）将深奥的机器学习概念变成了一串串轻松愉快的漫画故事，画风超级可爱，色彩搭配让人看了心情瞬间好到飞起，是视觉和心情的双重享受！

阅读本书的理由3：零基础学习受众面广，从零开始，一看就懂！

（1）以诙谐幽默的方式解释了复杂的机器学习概念，超级适合机器学习小白，通俗易懂！

（2）漫画风格简洁明快，色彩鲜明，同时不失幽默感，即便是机器学习初学者也能轻松理解其中的深奥知识。

（3）图文并茂，让你在轻松愉快的氛围中，秒懂复杂概念！

（4）每张卡片都是一个知识点，哪个概念不清楚就翻出来看一看，这样治愈的配色看多久都不会感觉累，非常方便初学者学习！

3、动手学深度学习（PyTorch版）

一本书带你了解chatgpt，跟上AI发展！亚马逊科学家李沐等人力作！

人工智能机器学习深度学习领域重磅教程图书，Amazon机器学习研究人员作品，交互式实战环境下动手学深度学习的模式，原理与实战紧密结合。

本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。

全书的内容分为3个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。

本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程或附录中描述的线性代数、微分和概率基础。

4、大模型应用开发 动手做AI Agent

人工智能时代一种全新的技术——Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具，而且是连接复杂任务的关键纽带。本书将探索Agent的奥秘，内容包括从技术框架到开发工具，从实操项目到前沿进展，通过带着读者动手做7个功能强大的Agent，全方位解析Agent的设计与实现。本书最后展望了Agent的发展前景和未来趋势。

本书适合对Agent技术感兴趣或致力于该领域的研究人员、开发人员、产品经理、企业负责人，以及高等院校相关专业师生等阅读。读者将跟随咖哥和小雪的脚步，踏上饶有趣味的Agent开发之旅，零距离接触GPT-4模型、OpenAI Assistants API、LangChain、LlamaIndex和MetaGPT等尖端技术，见证Agent在办公自动化、智能调度、知识整合以及检索增强生成（RAG）等领域的非凡表现，携手开启人工智能时代的无限可能，在人机协作的星空中共同探寻那颗最闪亮的Agent之星！