大模型快速入门+学习路线

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什么是大模型

大模型，是指在人工智能领域，特别实在自然语言处理和机器学习中，拥有大量参数的深度学习模型。
这些模型通过在大规模数据集上进行训练，能够学到丰富的数据表示和模式，从而在各种任务上表现出色，如文本生成，语言理解，图像识别等。
大模型是具有大量参数和复杂结构的模型，这些模型通常具数十亿甚至数万亿个参数，能够处理大规模的数据和复杂的任务。
通常使用深度学习技术，如深度神经网络，可以从数据中学习并提取特征来执行各种任务。

如何学习

前置知识 Python基础 Linux基础

（1）学习目的

掌握Python基础，熟悉常用的Python库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等
具备NLP相关的基础知识，包括文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等。
对大模型有一定了解，包括transfermer模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等。
（2）参考内容
廖雪峰Python教程
（3）学习要求
熟练掌握并能够编写基础的Python函数、语法等，能够熟练使用Linux系统

Step1：NPL相关基础知识

（1）学习目的

了解文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等基础知识
掌握自然语言处理（NPL)相关技术，如分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。
掌握机器学习的数据预处理、特征提取、分类、回归等基础算法，并了解在NPL领域的应用。
了解大规模NPL任务中的常用技术和方法，如深度学习中的transfermer模型、BERT、GPT等。
（2）参考内容
李沐动手学深度学习
（3）学习要求
理解并掌握机器学习、深度学习、自然语言处理的基础概念，最好能阅读并吸收课程中提到的经典论文，能够独立实现在colab上训练模型（小模型）