大语言模型(LLM)学习路径和资料汇总↓
本文分为三个章节,各章节的学习目标如下。
1. 入门篇:
- 了解大语言模型的基础知识和常见术语。
- 学会使用编程语言访问 OpenAI API 等常见大语言模型接口。
- 面向非专业背景的大模型普及知识。
2. 应用篇:
- 可以在本地环境搭建开源模型的推理环境。
- 大语言模型应用开发框架(如 LangChain、Dify等)。
- Prompt 工程、 RAG、Agent 等大模型应用开发范式。
3. 深入篇:
- 大模型技术原理、训练微调、数据工程、推理优化等。
- 大模型应用范式(RAG、Agent等)前沿进展。
访问:github.com/ninehills/blog/issues/97
#ai创造营##程序员##chatgpt#
本文分为三个章节,各章节的学习目标如下。
1. 入门篇:
- 了解大语言模型的基础知识和常见术语。
- 学会使用编程语言访问 OpenAI API 等常见大语言模型接口。
- 面向非专业背景的大模型普及知识。
2. 应用篇:
- 可以在本地环境搭建开源模型的推理环境。
- 大语言模型应用开发框架(如 LangChain、Dify等)。
- Prompt 工程、 RAG、Agent 等大模型应用开发范式。
3. 深入篇:
- 大模型技术原理、训练微调、数据工程、推理优化等。
- 大模型应用范式(RAG、Agent等)前沿进展。
访问:github.com/ninehills/blog/issues/97
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