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随着ChatGPT的震撼登场2023年被标记为AI元年大模型以其前所未有的影响力重塑我们的日常生活和工作方式。从日常的问答对话到复杂的编程辅助乃至创意图像生成AI大模型展现出超乎想象的能力预示着“未来已来”并成为互联网行业的新宠。 【一一AGI大模型学习 所有资源获取处一一】 ①人工智能/大模型学习路线 ②AI产品经理入门指南 ③大模型方向必读书籍PDF版 ④超详细海量大模型实战项目 ⑤LLM大模型系统学习教程 ⑥640套-AI大模型报告合集 ⑦从0-1入门大模型教程视频 ⑧AGI大模型技术公开课名额 大模型人才高薪与稀缺并存
在大模型时代企业对相关人才的需求剧增AIGC领域更是面临人才荒薪资随之水涨船高。AI运营年薪可达约18万工程师平均年薪超过37万而大模型算法专家更是高达近40万。
掌握大模型技术意味着你将
成为全能型大模型工程师涉足Prompt、LangChain、LoRA等多个领域掌控模型二次训练和微调引领智能对话、文生图等创新应用薪酬涨幅10%-20%步入高薪精英行列优质项目积累为创业创新奠定坚实基础。
大模型概览多领域、多功能
大模型即拥有庞大参数量和复杂度的机器学习模型广泛应用于自然语言处理NLP、计算机视觉CV、科学计算和多模态处理等如Open AI的GPT系列、腾讯的PCAM、华为的盘古气象模型及谷歌的Vision Transformer。
学习路径七阶段全面掌握
大模型的学习路径细致规划为七大阶段涵盖系统设计、Prompt工程、平台应用开发如阿里云PAI上的电商虚拟试衣、知识库应用如LangChain框架的物流问答系统、微调开发针对特定行业、多模态模型应用如文生图小程序以及综合平台开发确保学员从理论到实战全面掌握。
个性化学习方案适应各层次需求
无论是零基础新手、具备编程基础的开发者还是AI领域的专业人士都有量身定制的学习路径。课程不仅适合撰写学术论文和毕设也为AI产品经理、运营等角色提供专属提升方案。
转型机遇大模型的吸引力
即便已有编程经验转向大模型仍极具价值。行业趋势显示AI大模型正逐步重塑软件行业提前学习可助你在竞争中占得先机即便不转行也能实现技能升级。Python等语言的开发者通过学习大模型能迅速适应未来技术趋势赢得更高薪酬。
面向未来技术迭代与个人成长
AI技术迭代迅速传统应用方式已难以满足需求掌握大模型技术成为必要。无论你是初学者还是资深人士理解并实践大模型技术都将极大提升个人竞争力为职业生涯开辟新天地。
把握大模型的浪潮不仅是技术的飞跃更是个人发展的转折点。从理论学习到实战操作每一步都是向未来迈进的坚实步伐。加入这场技术革命为自己赢得一张通往高薪与前沿的通行证。立即行动未来就在你手中。
既然大模型现在这么火热各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型那么势必会需要大量大模型人才同时也会带来大批量的岗位“雷军曾说过站在风口猪都能飞起来”可以说大模型这对于我们来说就是一个机会一个可以改变自身的机会就看我们能不能抓住了。
那么我们该如何学习大模型
作为一名热心肠的互联网老兵我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
如何系统的去学习大模型LLM
作为一名热心肠的互联网老兵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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。
但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
有需要的小伙伴可以V扫描下方二维码免费领取 一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能 二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集涵盖了AI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。 三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。 四、AI大模型商业化落地方案 阶段1AI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2AI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 - L2.2.1 什么是Prompt - L2.2.2 Prompt框架应用现状 - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架 - L2.2.4 Prompt框架与Thought - L2.2.5 Prompt框架与提示词L2.3 流水线工程 - L2.3.1 流水线工程的概念 - L2.3.2 流水线工程的优点 - L2.3.3 流水线工程的应用L2.4 总结与展望
阶段3AI大模型应用架构实践
目标深入理解AI大模型的应用架构并能够进行私有化部署。内容 L3.1 Agent模型框架 - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念 - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件 - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节L3.2 MetaGPT - L3.2.1 MetaGPT的基本概念 - L3.2.2 MetaGPT的工作原理 - L3.2.3 MetaGPT的应用场景L3.3 ChatGLM - L3.3.1 ChatGLM的特点 - L3.3.2 ChatGLM的开发环境 - L3.3.3 ChatGLM的使用示例L3.4 LLAMA - L3.4.1 LLAMA的特点 - L3.4.2 LLAMA的开发环境 - L3.4.3 LLAMA的使用示例L3.5 其他大模型介绍
阶段4AI大模型私有化部署
目标掌握多种AI大模型的私有化部署包括多模态和特定领域模型。内容 L4.1 模型私有化部署概述L4.2 模型私有化部署的关键技术L4.3 模型私有化部署的实施步骤L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划
阶段11-2个月建立AI大模型的基础知识体系。阶段22-3个月专注于API应用开发能力的提升。阶段33-4个月深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。阶段44-5个月专注于高级模型的应用和部署。
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