当前位置：首页 > news >正文

小白入门LLM大模型最牛X教程------上交《动手学大模型应用开发》！

news 来源：原创 2024/9/19 22:35:19

本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程，旨在结合个人知识库助手项目，通过一个课程完成大模型开发的重点入门，涵盖了大模型应用开发的方方面面，主要包括：
在这里插入图片描述

教程一共有七章内容：

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
《动手学大模型》是上海交大更新的系列编程实践教程。从已经跟新的内容来看，侧重安全垂直方向。命名是向他们的学长李沐的《动手学深度学习》课程致敬。

感受下大纲、课件和教程风格：

微调与部署

提示学习与思维链

知识编辑

模型水印

越狱攻击

多模态模型

大模型智能体与安全

学习指南

本教程出发点便是降低大模型开发的学习门槛，帮助更多初学者入门大模型开发领域，因此本教程的受众是所有具备基础 Python 能力，想要掌握 LLM 应用开发技能的开发者。也就是说，本项目对学习者的人工智能基础、算法基础没有任何要求，仅需要掌握基本 Python 语法、掌握初级 Python 开发技能即可。同时，本项目对本地硬件基本没有要求，不需要 GPU 环境，个人电脑及服务器均可用于学习。

在具体学习的过程中，由于本项目充分面向实践，学习者应该先阅读并充分理解教程本身内容，掌握大模型开发的基本理念与技能。然后结合本项目同时提供的个人知识库助手项目源码，深入理解项目的构建过程，尝试基于教程学习内容复现个人知识库助手项目的搭建。事实上，每一位学习完教程全部内容的学习者，都应该可以具备独立搭建一个简单大模型应用的能力。

在完成本教程的学习后，建议学习者在本教程内容基础上进一步深入，结合自己的奇思妙想，搭建属于自己的、具有充分个人特色的大模型应用。

大模型应用开发是一个充分面向实际、面向需求、面向创意的新领域，欢迎每一位学习者不断拓展、自我学习，以自己的智慧，打造更精彩的大模型宇宙；也欢迎每一位开发者来到奇想星球，价值相同，技能互补，链接让每个价值都被放大！一起在 AIGC 的世界里不断共创，不断成就。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

在这里插入图片描述

三、LLM大模型系列视频教程

在这里插入图片描述

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

在这里插入图片描述

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望