盘锦市网站建设_网站建设公司_SSG_seo优化

文章系统介绍AI大模型学习路径与资源，涵盖自然语言处理、神经网络、注意力机制和Transformer等核心技术，提供思维导图、视频教程、应用报告、案例PPT、电子书及面试题等学习资料。强调大模型学习的重要性，指出最先掌握AI者将获得竞争优势，并提供免费领取方式，帮助小白和程序员快速入门大模型领域。

0x01 自然语言处理基础

1.1 基本任务

Part of speech: 词性标注

Named entity recognition: 命名实体的识别

Co-reference: 共指向性（代指）

Basic dependencies: 依存句法–句法理论

Sentiment Analysis: 情感分类

Opinion Mining：意向挖掘

1.2 词表示和语言模型

Word Representation：词表示是为了计算机理解词，两个目标：词相似度计算，词之间语义的关系。

One-hot representation: 任何一个词和词表的一维特别表示，独一无二表示每个词。

Contextual representation: 一个词和其出现的上下文有关，利用词的上下文表示词。

Distributed representation: 低维的向量表示， 比如Word2Vec。

Word Embedding: embedding就是用一个低维的向量表示一个物体，可以是一个词，或是一个商品，或是一个电影等等。

Language Model: 两个目标：一个语言序列能组成有意义的句子（联合概率，语言模型根据前文预测下一个。

1.3 大模型的基础

大模型的发展: 预训练语言模型,参数越来越来大, 对无标注学习后进行少量样本进行学习.

大模型背后的范式: 预训练好的模型, 通过任务相关的数据进行模型调优,得到最后的模型.(基于迁移学习, 比如人基于已有的知识, 在新的任务进行适配)

DEMO: GPT, CodeX, DALL-E-2, WebGPT

1.4 编程环境和GPU服务器

知识储备

购买或租用GPU服务器.

0x02 神经网络基础

2.1 基本组成

下面是一个神经元, 接收多个输入x, 产生一个输出, w表示权重, b为权重. f为激活函数

下面是3个神经元, 输出有3个值, a1 a2 a3, 注意下面的公式 W 从单个神经元的向量变成矩阵, b 从标量变成向量.

下面是多层神经元, 中间隐层表示为 h , 这个计算为前向计算.

激活函数: (避免多层神经网络坍塌), 提升网络的表达能力.

输出层: 线性一般用于回归统计, Sigmod进行二分类,

线性和sigmod

输出层: 多分类输出:

输出结果若干正值, 和为1

2.2 训练过程

首先设定目标, 输入电脑的一些属性x, 预测电脑价格, 属于回归问题.

最小化交叉熵, 情感分类标签,

具体而言, Cross-entropy计算下交叉熵越小0.74, 预测越准确.

神经网络中我们通常使用梯度下降法, 每次缩小损失函数

对于上面的m个神经元, 我们可以按照梯度下降得到下面这个Jacobin矩阵:

计算图:

反向传播: 通过上游矩阵和当前梯度, 得到下游梯度.

2.3 词向量

向量空间近似平行

两种架构

滑动窗口: 滑动窗口的中心是目标词, 其他是context词.

CBOW

Skip-Gram

Nagative Sampling: 负例采样, 越常见的比例更高.

Sub-Sampling: 平衡罕见词语.

2.4 常见神经网络模型

RNN: 处理序列数据产生顺序记忆,递归的进行建模. 变量的输入, 权重共享

GRU(gated recurrent unit) 门控循环单元, 计算更新门和传递门.

LSTM 长短期间记忆网络

双向RNN:

2.5 CNN卷积神经网络

0x03 注意力机制

• 解决信息瓶颈,关注所有信息;
• 缓解梯度消失;
• 提供可解释性

0x04 Transformer

一个两层的RNN模型

Transformer由encoder-decoder组成, 输入做了BPE(byte pair encoding)对文本切分和每个token做Position Encoding.

4.1 输入层

BPE(byte pair encoding): 一种全新的分词方式, 不再按照空格分词. 解决OOV方式, 将没见过的单词切分更小的单词.

PE(position encoding): 基于三角函数

4.2 Encoding

基于点积的注意力机制,

4.3 Decoder

Masked 多头

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅AI大模型学习路线图
• ✅Agent行业报告
• ✅100集大模型视频教程
• ✅大模型书籍PDF
• ✅DeepSeek教程
• ✅AI产品经理入门资料

完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
​​

为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

​​

资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

​​​​

如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！

应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能 ‌突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓**

​