人工智能领域大模型、大模型使用、AI工作流 学习路径

人工智能领域大模型学习路径

一、基础阶段：构建核心知识框架（1-2个月）

1. 数学与编程基础
   • 数学：掌握线性代数（矩阵运算、特征值分解）、概率论（贝叶斯定理、分布函数）、微积分（梯度下降、优化算法）
   • 编程：熟练使用Python，重点学习Numpy、Pandas、Matplotlib库，掌握PyTorch或TensorFlow框架
2. 机器学习与深度学习基础
   • 学习监督学习（线性回归、决策树）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习基础概念
   • 掌握神经网络原理（前向传播、反向传播）、经典网络结构（CNN、RNN）
   • 推荐资源：周志华《机器学习》（西瓜书）、Ian Goodfellow《深度学习》（花书）

二、进阶阶段：深入大模型核心技术（2-3个月）

1. 大模型架构与训练技术
   • 学习Transformer架构（自注意力机制、位置编码）
   • 掌握预训练与微调技术（如BERT、GPT系列模型）
   • 理解分布式训练（数据并行、模型并行）与模型压缩技术（量化、剪枝）
2. 大模型应用开发
   • Prompt工程：学习如何设计高效提示词，优化模型输出
   • 开发框架：使用LangChain构建知识库问答系统，或基于阿里云PAI平台开发行业应用
   • 推荐工具：Hugging Face Transformers库、OpenAI API实战

三、实战阶段：项目驱动与行业应用（3-4个月）

1. 自然语言处理（NLP）项目
   • 文本生成：基于GPT微调生成新闻或故事。
   • 情感分析：利用BERT实现社交媒体评论分类
2. 计算机视觉（CV）项目
   • 图像分类：使用ViT（Vision Transformer）进行物体识别。
   • 文生图应用：基于Stable Diffusion开发创意设计工具
3. 多模态与行业解决方案
   • 构建跨模态搜索系统（文本+图像）。
   • 开发金融风控模型或医疗诊断辅助工具

四、高阶拓展：微调、部署与优化（2-3个月）

1. 模型微调与领域适配
   • 学习LoRA（低秩适应）技术，针对垂直领域（如法律、医疗）进行模型适配
   • 使用PEFT（参数高效微调）优化模型性能
2. 模型部署与工程化
   • 掌握ONNX模型转换、TensorRT加速推理。
   • 学习Kubernetes管理分布式模型服务
3. 安全与伦理
   • 研究大模型的数据隐私保护（如差分隐私）
   • 探讨AI伦理问题（偏见、可解释性）

五、持续学习与资源推荐

1. 学习路径延伸
   • 关注顶级会议论文（NeurIPS、ICML、ACL）和开源社区（GitHub、Kaggle）。
   • 参与行业竞赛（如Kaggle LLM赛题）
2. 核心资源包
   • 书籍：《动手学深度学习》《统计学习方法》
   • 课程：吴恩达《深度学习专项课》、极客时间《AI大模型入门》
   • 实战库：Hugging Face模型库、Google Colab免费算力

学习计划表

大模型使用、AI工作流 学习路径

一、基础阶段：熟悉大模型与AI工作流基础（1-2个月）

1. 大模型基础概念
   • 了解大模型的定义、发展历程（如GPT、BERT、Llama等）。
   • 掌握大模型的核心能力：文本生成、问答、翻译、代码生成等。
2. AI工作流基础
   • 学习AI工作流的基本概念：数据准备、模型训练、评估、部署与监控。
   • 熟悉常见AI工具链：Jupyter Notebook、VS Code、Git。
3. 大模型使用入门
   • 学习如何使用OpenAI API、Hugging Face Transformers库调用大模型。
   • 掌握基础Prompt设计技巧，优化模型输出。
   • 推荐工具：ChatGPT、Claude、文心一言等交互式工具。

二、进阶阶段：掌握大模型高效使用与AI工作流优化（2-3个月）

1. 大模型高效使用技巧
   • Prompt工程：学习Chain-of-Thought（思维链）、Few-shot Prompting（少样本提示）等高级技巧。
   • 模型微调：使用LoRA、PEFT等技术对大模型进行轻量化微调。
   • 多模态应用：探索文生图（如Stable Diffusion）、文生视频等多模态任务。
2. AI工作流优化
   • 学习数据预处理与增强技术（如数据清洗、标注工具）。
   • 掌握模型评估与调优方法（如A/B测试、超参数优化）。
   • 使用MLOps工具（如MLflow、Weights & Biases）管理实验与模型版本。
3. 开发框架与工具
   • 使用LangChain构建基于大模型的智能应用（如知识库问答）。
   • 学习如何将大模型集成到现有工作流中（如自动化报告生成）。

三、实战阶段：项目驱动与行业应用（3-4个月）

1. 大模型应用开发
   • 文本生成：开发自动化内容生成工具（如新闻、营销文案）。
   • 智能问答：构建基于大模型的客服系统或知识库问答。
   • 代码生成：使用Codex或StarCoder辅助编程。
2. AI工作流实践
   • 数据流水线：构建自动化数据采集与处理流水线。
   • 模型部署：使用Docker、Kubernetes部署大模型服务。
   • 监控与维护：实现模型性能监控与自动更新。
3. 行业解决方案
   • 金融：开发智能投研助手或风险评估工具。
   • 教育：构建个性化学习推荐系统。
   • 医疗：开发病历自动生成与诊断辅助工具。

四、高阶拓展：自动化与规模化（2-3个月）

1. 大模型自动化使用
   • 学习如何构建基于大模型的自动化工作流（如RPA+AI）。
   • 使用AutoGPT、BabyAGI等工具实现任务自动化。
2. AI工作流规模化
   • 掌握分布式训练与推理技术（如Ray、Horovod）。
   • 学习如何优化大模型的计算资源使用（如混合精度训练）。
3. 安全与伦理
   • 研究大模型的数据隐私保护（如差分隐私）。
   • 探讨AI工作流中的伦理问题（如偏见、可解释性）。

五、持续学习与资源推荐

1. 学习路径延伸
   • 关注顶级会议论文（NeurIPS、ICML、ACL）和开源社区（GitHub、Kaggle）。
   • 参与行业竞赛（如Kaggle LLM赛题）。
2. 核心资源包
   • 书籍：《Prompt Engineering指南》《AI工程化实践》。
   • 课程：吴恩达《AI for Everyone》、Coursera《AI Workflow》。
   • 实战库：Hugging Face模型库、Google Colab免费算力。

学习计划表